Сколько мегапикселей 1920×1080: Как камера может быть 12MP и 1080p, если 1920×1080 — это всего 2 073 600?

Содержание

Как камера может быть 12MP и 1080p, если 1920×1080 — это всего 2 073 600?

Обозначение 12MP обычно используется для обозначения фотографий, а обозначение 1080p — для видео.

Датчик имеет 12 мегапикселей — иногда немного больше, что маскируется. Это означает, что требуется 12 мегапиксельных фотографий. Скорее всего, это изображение с соотношением сторон 4: 3, что означает около 4000×3000 пикселей.

Видео — это поток изображений, чаще всего с 24 до 60 кадров в секунду. Это означает, что для датчика 12 Мп он будет выводить 12 Мп (скажем, 8-битный RAW для простоты), что при 24 кадр / с составляет 12 x 24 = 288 МБ / с. Это действительно огромный объем данных, и это минимум, так как битовая глубина часто 12-битная, поэтому на 50% больше.

Есть несколько способов работать с этим. Одним из них является наличие процессора, который может считывать этот объем данных, но не выводить его, и в этом случае каждый 12-мегапиксельный кадр уменьшается до 2 Мп, а затем процессор кодирует и записывает его на карту памяти. Это позволяет получить видео в формате 1080p, ширина которого равна 12 Мп. Это самая распространенная реализация.

Еще одна реализация — взять область обрезки изображения. Это очень распространено в видео 4K, так как очень мало датчиков и процессоров могут обрабатывать эти данные со скоростью 30 FPS. Недостатком этого является уменьшенный угол обзора. Сколько зависит от разрешения сенсора; для 12 Мп это было бы очень минимально, поскольку 4000×3000 не намного шире, чем 3840×2160. Для датчика на 16 или 20 Мп он может достигать 1,3Х. Обратите внимание, что видео HD и 4K имеют соотношение сторон 16: 9, поэтому даже при использовании датчика с разрешением 12 Мпикс будет высокое количество вертикальной обрезки.

Некоторые датчики имеют дополнительную схему, которая позволяет им выводить пиксели в двоичном формате, которые затем должны быть пересчитаны до желаемого разрешения видео. Так, скажем, 12-Мп сенсор с разрешением 4000x3000px может выдавать 2000×1500, который затем будет пересчитан или обрезан до 1080p. Таким образом, не требуется такое быстрое считывание, и можно использовать менее мощный процессор.

КМОП-датчики — которые являются наиболее распространенными в настоящее время — также могут выполнять произвольное считывание пикселей, чтобы они могли производить выборку пикселей из большой области датчика, пропуская некоторые из них. Это приводит к определенным артефактам, в частности муар .

Как камера может быть 12MP и 1080p, если 1920×1080

Обозначение 12MP обычно используется для обозначения фотографий, а обозначение 1080p — для видео.

Датчик имеет 12 мегапикселей — иногда немного больше, который маскируется. Это означает, что требуется 12 мегапиксельных фотографий. Скорее всего, это изображение с соотношением сторон 4: 3, что означает около 4000×3000 пикселей.

Видео — это поток изображений, чаще всего с 24 до 60 кадров в секунду. Это означает, что для датчика 12 Мп он будет выводить 12 Мп (скажем, 8-битный RAW для простоты), что при 24 FPS составляет 12 x 24 = 288 МБ / с. Это действительно огромный объем данных, и это минимум, так как битовая глубина часто 12-битная, то есть на 50% больше.

Есть несколько способов работать с этим. Одним из них является наличие процессора, который может считывать этот объем данных, но не выводить его, и в этом случае каждый 12-мегапиксельный кадр уменьшается до 2 Мп, а затем процессор кодирует и записывает его на карту памяти. Это позволяет получить видео в формате 1080p, ширина которого равна 12 Мп. Это самая распространенная реализация.

Еще одна реализация — взять область обрезки изображения. Это очень распространено в видео 4K, так как очень немногие датчики и процессор могут обрабатывать эти данные со скоростью 30 FPS. Недостатком этого является уменьшенный угол обзора. Сколько зависит от разрешения сенсора; для 12 Мп это будет очень минимально, поскольку 4000×3000 не намного шире, чем 3840×2160. Для датчика на 16 или 20 Мп он может достигать 1,3Х. Обратите внимание, что видео HD и 4K имеют соотношение сторон 16: 9, поэтому даже при использовании датчика с разрешением 12 Мпикс будет высокое количество вертикальной обрезки.

Некоторые датчики имеют дополнительную схему, которая позволяет им выводить пиксели в двоичном формате, которые затем должны быть пересчитаны до желаемого разрешения видео. Так, скажем, 12-Мп сенсор с разрешением 4000x3000px может выдавать 2000×1500, который затем будет пересчитан или обрезан до 1080p. Таким образом, не требуется такое быстрое считывание, и можно использовать менее мощный процессор.

КМОП-датчики — которые являются наиболее распространенными в настоящее время — также могут выполнять случайное считывание пикселей, чтобы они могли отбирать пиксели из большой области датчика, пропуская некоторые из них. Это приводит к определенным артефактам, особенно муару .

Разрешение у камер видеонаблюдения. Что это обозначает и для чего?

Разрешение камеры это количество точек по горизонтали и вертикали из которых формируется изображение.

На 2018 год хорошим качеством с камеры видеонаблюдения можно смело называть FULL-HD 1920×1080 и выше, где 1920 — количество точек по горизонтали, 1080 — количество точек по вертикали. Аналогию можно провести с качеством видеофильмов, которые вы можете просматривать дома на домашнем кинотеатре. Чем меньше разрешение, тем хуже будет качество видео и наоборот. Эталонным можно назвать разрешение 4к. Минусом таких систем видеонаблюдения будет высокая стоимость всех ее составляющих: видеокамер, видеорегистратора, жесткого диска, телевизора или монитора с поддержкой 4к и запись будет занимать гораздо больше  места на диске.

Ниже приведена таблица для оценки качества видео в зависимости от разрешения камеры.





















Таблица разрешений
Количество мегапикселей Разрешение камеры видеонаблюдения Общепринятое стандартное обозначение Описание Наша субъективная оценка качества видео изображения Достоинства и Недостатки
0.02Mp 176×120 QCIF Камеры видеонаблюдения с таким низким разрешением безнадежно отстали, но их все еще можно встретить на разных действующих объектах. На них можно определить движение и распознать фигуру человека. Плохо — Плохая детализация

— Устаревшее оборудование

+ Можно использовать как муляжи
0.08Mp 352×240 CIF
0.1Mp 352×288 CIF
0.2Mp 704×240 2CIF
0.4Mp 704×480 4CIF
0.4Mp 704×576 D1 (420ТВЛ)
0.6Mp 960×576 960H Камеры все еще можно найти в продаже, нерадивые продавцы пытаются их продать людям, которые не разбираются в данном вопросе. Стоимость примерно как у 1Мп. — Плохая детализация

— Устаревшее оборудование

— По стоимости ~ как 1мп

+ Можно использовать как муляжи
1MP 1280×720 720p Обладает средней разрешающей способностью. Подойдет для понимания общей картины происходящего, кто где находится. Среднее + Низкая цена

+ Позволяет контролировать обстановку

+ Архив записи занимает не много места на жестком диске, в сравнении с более высоким разрешением

— Сложно идентифицировать незнакомого человека
1.3MP 1280×960 960p Формат изображения 4:3 Отличается от 1Мп увеличенным вертикальным углом обзора, что иногда очень полезно.
Half 2Mp 960×1080 1080N Урезанная версия 2Мп FullHD камер. Количество строк по горизонтали меньше в два раза. По качеству лучше чем 1Мп, но хуже полноценных 2Мп.
2Mp 1600×1200   Формат изображения 4:3 Почему мы отнесли 2Мп видеокамеру именно в эту категорию? Потому что это уже старые модели, которые уступают в резкости и цветопередаче современным 2Мп. Даже современные 1.3Мп выглядят достойнее старых моделей, которые попали к нам на обзор). — Замыленная картинка (с образцами, которые попали к нам)

— Неоправданно высокая стоимость профессиональных моделей (с образцами, которые попали к нам)

+ Позволяет контролировать обстановку
2.1Mp (обычно говорят 2Мп) 1920×1080 1080p Обладает хорошей разрешающей способностью. Позволяет идентифицировать личность человека. При больших углах обзора дает хорошую детализацию и четкую картинку. Хорошо + Высокое разрешение и хорошая детализация изображения

+ Идентификация личности человека и распознавание номеров

+ Хорошее соотношение цена/качество

+ Нет повышенных требований к пропускной способности локальной сети
3.1 Mp 2048×1536  
4Mp 2304×1728  
4Mp 2592×1520  
5Mp 2560×1920  
5Mp 2592×1920  
6Mp 2736×2192  
8. 3Mp 3840×2160 4K Отлично + Превосходная детализация и распознавание даже малейших деталей видеоизображения

+ Возможность использовать высокое разрешение как цифровой зум

— Стоимость. Цены на подобное оборудование как правило высоки

— Повышенные требования к пропускной способности ЛВС

— Архив записи занимает довольно много места.

 

Использование низких разрешений CIF и D1 сегодня.

Современные цифровые Ip камеры и видеорегистраторы позволяют выбирать в качестве суб.потока все те же старые CIF и D1. Зачем нужна картинка с заведомо худшим разрешением?

Суб.поток — вспомогательный поток c камеры видеонаблюдения, с намеренно заниженным разрешением — используется для отображения видео на мобильных устройствах или при выводе изображения на экран сразу с нескольких видеокамер, этим снижая нагрузку на локальную сеть и на процессор видеорегистратора, который и без того занят сохраняя видео с максимальным качеством на жесткий диск.

С помощью D1 мы можем удаленно просматривать видео даже на низких скоростях интернет, что согласитесь очень удобно.

Изменить параметры видеопотоков на видеорегистраторе мы можем в пункте меню «Компрессия» выбрав нужный канал камеры.

Камеры видеонаблюдения с сверхвысокими разрешениями 4k могут иметь поддержку уже не двух потоков, а трех. Это дает возможность более гибко отстроить трансляцию с камеры. Например основной поток, с максимальным разрешением транслируется оператору, второй поток с чуть худшим качеством транслируется по локальной сети предприятия, а третий поток в D1 служит для удаленного просмотра через интернет. Подробнее про потоки видео читайте здесь.

 

Автор: Дмитрий Самохвалов, технический редактор компании Rucam-Video.

Вопросы, замечания и предложения пишите на: [email protected]am-video.ru

Каково разрешение человеческого глаза (или сколько мегапикселей мы видим в каждый отдельный момент времени)

Очень часто фотографы, а иногда и люди из других специальностей, проявляют интерес к собственному зрению.

Вопрос, казалось бы, простой на первый взгляд… можно погуглить, и всё станет ясно. Но практически все статейки в сети дают либо «космические» числа — вроде 400-600 мегапикселей (Мп), либо это и вовсе какие-то убогие рассуждения.

Поэтому постараюсь кратко, но последовательно, чтобы никто ничего не упустил, раскрыть эту тему.

Начнём с общей структуры зрительной системы

  1. Сетчатка
  2. Зрительный нерв.
  3. Таламус(ЛКТ).
  4. Зрительная кора.

Сетчатка состоит из трёх типов рецепторов: палочки, колбочки, фоторецепторы(ipRGC).
Нас интересуют только колбочки и палочки, так как они создают картинку.

  • Колбочки воспринимают синий, зелёный, красный цвета.
  • Палочки формируют яркостную составляющую с наибольшей чувствительностью в бирюзовом цвете.

Колбочек в среднем 7 млн, а палочек — около 120 млн.

Практически все колбочки расположены в центральной ямке FOVEA (жёлтое пятно в центре сетчатки). Именно fovea отвечает за самую чёткую область зрительного поля.

Для лучшего понимания проясню — fovea покрывает ноготь на мизинце на вытянутой руке, разрешающий угол примерно 1,5 градуса. Чем дальше от центра fovea, тем более размытую картинку мы видим.

Плотность распределения палочек и колбочек в сетчатке.

Палочки отвечают за восприятие яркости/контраста. Наибольшая плотность палочек — примерно по-середине между центральной ямкой и краем сетчатки.

Интересный факт — многие из вас замечали мерцание старых мониторов и телевизоров при взгляде на них «боковым зрением», а когда смотрите прямо, то всё отлично, было, да?)

Это происходит по причине наибольшей плотности палочек в боковой части сетчатки. Чёткость зрения там паршивая, зато чувствительность к изменению яркости — самая высокая.

Как раз эта особенность и помогала нашим предкам быстро реагировать на самые мелкие движения на периферии зрения, чтобы тигры не пооткусывали им задницы)

Итак, что мы имеем — сетчатка содержит суммарно около 130 Мп. Ура, вот и ответ!

Нет… это только начало и цифра далека от верного значения.

Вернёмся снова к центральной ямке fovea.

Колбочки в самой центральной части ямки «umbo» имеют каждая свой аксон (нервное волокно).

Т.е. эти рецепторы, можно сказать, самые приоритетные — сигнал от них почти напрямую поступает в зрительную кору мозга.

Колбочки, расположенные дальше от центра, уже собираются в группы по несколько штук — они называются «рецептивные поля».

Например, 5 колбочек соединяются с одним аксоном, и дальше сигнал идёт по зрительному нерву в кору.

На этой схеме как раз показан случай такой группировки нескольких колбочек в рецептивное поле.

Палочки, в свою очередь, собираются в группы по несколько тысяч — для них важна не резкость картинки, а яркость.

Итак, промежуточный вывод:

  • каждая колбочка в самом центре сетчатки имеет свой аксон,
  • колбочки на границах центральной ямки собираются в рецептивные поля по несколько штук,
  • несколько тысяч палочек соединяются с одним аксоном.

Здесь начинается самое интересное — ~130 миллионов рецепторов превращаются за счёт группировки в 1 миллион нервных волокон (аксонов).

Да, всего один миллион!

Но как же так?!

В фотиках матрицы по 100500 мегапикселей, а наши глаза всё равно субъективно круче!

Сейчас и до этого доберёмся)

Значит, 130 Мп превратились в 1 Мп, и мы каждый день смотрим на мир вокруг… хорошая графика, не так ли?)

Есть пара инструментов, помогающих нам видеть мир вокруг почти постоянно почти чётким:

1.Наши глаза совершают микро- и макросаккады — что-то типа постоянных перемещений взгляда.

Макросаккады — произвольные движения глаз, когда человек рассматривает что-то. В это время происходит «буферизация» или слияние соседних изображений, поэтому мир вокруг нам кажется чётким.

Микросаккады — непроизвольные, очень быстрые и мелкие (несколько угловых минут) движения.

Они необходимы для того, чтобы рецепторы сетчатки банально успевали насинтезировать новых зрительных пигментов — иначе поле зрения просто будет серым.

2.Ретинальная проекция

Начну с примера — когда мы читаем что-то с монитора и постепенно крутим колёсико мышки для перемещения текста, то текст не смазывается… хотя должен) Это очень занятная фишка — здесь в работу подключается зрительная кора.

Она постоянно держит в буфере картинку и при резком смещении объекта/текста перед зрителем быстро смещает эту картинку и накладывает на реальное изображение.

А как же она знает, куда смещать?

Очень просто — Ваше движение пальцем по колёсику уже изучено моторной корой до миллиметров… Зрительная и моторная области работают синхронно, поэтому Вы не видите смаза.

А вот когда кто-то другой крутанёт колёсико….:)

Зрительный нерв

С каждого глаза выходит зрительный нерв плотностью ~1 Мп (от 770 тысяч до 1,6 млн пикселей — кому как повезло), дальше нервы с левого и правого глаз пересекаются в оптической хиазме — это видно на первой картинке — происходит смешение аксонов примерно по 53% с каждого глаза.

Потом два этих пучка попадают в левую и правую части таламуса — это такой «распределитель» сигналов в самом центре мозга.

В таламусе происходит, можно сказать, первичная «ретушь» картинки — повышается контраст.

Далее сигнал из таламуса поступает в зрительную кору.

И здесь происходит невероятное количество процессов, вот основные:

  • слияние картинок с двух глаз в одну — происходит что-то типа наложения (1 Мп так и остаётся),
  • определение элементарных форм — палочек, кружочков, треугольников,
  • определение сложных шаблонов — лица, дома, машины и т.д.,
  • обработка движения,
  • покраска картинки. Да, именно покраска, до этого в кору просто поступали аналоговые импульсы разной частоты,
  • ретушь слепых зон сетчатки — без этого мы бы видели постоянно перед собой два тёмно-серых пятна размером с яблоко,
  • ещё уйма «фотошопа»,
  • и наконец, вывод финального изображения — то, что вы и называете зрением — феномен зрения.

Так почему же, спросите вы, мы не видим отдельных пикселей? Картинка должна быть совсем убогая, как на старой приставке!

В этом и заключается суть феноменологии зрения — у вас ОДНА зрительная система. Вы не можете посмотреть на свою же картинку со стороны.

Если бы человек обладал двумя зрительными системами и по желанию мог переключиться с системы 1 на систему 2 и оценить как работает первая система — тогда да, ситуация была бы печальная 🙂

Но имея одну зрительную систему ВЫ сами и являетесь этой картинкой, которую видите!

Зрительная кора сама осознаёт процесс зрения. Перечитайте это несколько раз.

При травме первичной зрительной коры человек не понимает, что он слеп — это называется анозогнозия, т.е. картинку он совершенно не видит, но при этом может нормально ходить по коридору с препятствиями(первая ссылка в списке).


Здесь я сделаю небольшое отступление и дам краткое пояснение, почему же свет, проходя через роговицу, хрусталик, стекловидное тело и все слои нейронов сетчатки не искажается так сильно, как мы предполагаем. Если сравнивать чистоту и степень аберраций, то нашему глазу далеко до хорошей оптики в современной фото-видео технике.

Всё дело в рецептивных полях — РП (имеются ввиду поля в сетчатке, ЛКТ и отделе коры V1). Одна из задач РП — увеличение микро-контраста изображения. Сетчатка получает слегка размытую картинку, а после этого в процессе нескольких этапов повышения контраста мы видим вполне детализированное изображение. Сама суть увеличения контраста состоит в сужении градиентов, как на примере ниже:


Завершая эту, надеюсь, краткую и понятную статью, хочу напомнить — мы все имеем картинку в ~1 Мп… живите с этим 🙂

Литература:

Дэвид Хьюбел — «Глаз, мозг, зрение»

Стивен Палмер — «От фотонов к феноменологии»

Баарс Б., Гейдж Н. — «Мозг, познание, разум»

Джон Николлс, А. Мартин, Б. Валлас, П. Фукс — «От нейрона к мозгу»

Майкл Газзанига — «Кто за главного?»

Ссылки:

https://www.cell. com/fulltext/S0960-9822(08)01433-4
https://iovs.arvojournals.org/article.aspx?articleid=2161180
https://en.wikipedia.org/wiki/Fovea_centralis
https://en.wikipedia.org/wiki/Photoreceptor_cell

UPD: поступило заметное количество комментариев/вопросов про цветоощущение. Если эта тема интересна — напишите тег #цветоощущение — займусь созданием статьи.
UPD:UPD: Статья про цвет

IP камера Xiaomi MiJia 1080P IP camera White

Коротко о товаре

  • стандарт видеокамеры: IP
  • матрица 2 МП
  • макс. разрешение 1920×1080
  • ночной режим
  • ИК-подсветка
  • Wi-Fi
  • поддержка 802.11g, 802.11n, Wi-Fi 2.4 ГГц
  • ИК-фильтр, встроенный микрофон, встроенный динамик, слот для карт памяти
  • объектив: фикс. фокус
  • угол обзора 130°

Дополнительная информация

Цвет белый
Габариты 70x130x8 мм

Подробности

Подробные характеристики

Общие характеристики

Стандарт видеокамеры: IP
Изображение: цветное
Макс. разрешение видеокамеры: 1920×1080
Количество мегапикселей: 2
Тип матрицы: CMOS
Объектив: фикс. фокус
Мин. фокусное расстояние: 2.8 мм
Макс. угол обзора: 130°
Ночной режим: есть
ИК-подсветка: есть
Дальность ИК-подсветки: 10 м
Функции и особенности: ИК-фильтр, встроенный микрофон, встроенный динамик, слот для карт памяти
Поддержка стандартов: 802. 11g, 802.11n, Wi-Fi 2.4 ГГц
Беспроводая связь: Wi-Fi
Интерфейсы: USB
Поддержка кодеков: H.264
Питание: от адаптера
Напряжение питания: 5 В
Потребляемая мощность: 5 Вт
Потребляемый ток: 1000 мА
Адаптер питания в комплекте: есть
Установка: настольная
Мин. рабочая температура: -10°C
Макс. рабочая температура: 40°C
Размеры: 80x114x80 мм
Вес: 0.13 кг
Экосистема: Xiaomi Mi Home
Работает в системе «умный дом»: есть
Протокол связи: Wi-Fi
Тип соединения устройств: беспроводное
Дополнительная информация: AI обнаружение движения

Купить IP камера Xiaomi MiJia 1080P IP camera White в СПб, IP камера Xiaomi MiJia 1080P IP camera White Петербург, IP камера Xiaomi MiJia 1080P IP camera White купить недорого, купить IP камера Xiaomi MiJia 1080P IP camera White в интернет магазине, купить IP камера Xiaomi MiJia 1080P IP camera White с гарантией.

Разрешение (формат) 4M-N — самое полное описание формата и разрешения

Уважаемые наши покупатели и друзья! В некоторых моделях 1080P видеорегистраторов Вы можете увидеть поддержку камер в разрешении 4 МP и запись в разрешение 4M-N. Например, видеорегистратор Dahua DHI-XVR5104HS-S2, в паспорте устройства (datasheet) видим записи:

HDCVI Camera: 4MP, [email protected]/30fps, [email protected]/60fps, [email protected]/30fps
AHD Camera: 4MP, [email protected]/30, [email protected]/30fps
TVI Camera: 4MP, [email protected]/30, [email protected]/30fps
CVBS Camera: PAL/NTSC

Запись
Compression: H.264+/H.264
Resolution: 4M-N, 1080P, 1080N, 720P, 960H, D1, HD1, BCIF, CIF, QCIF
Record Rate: Main stream: 4M-N/1080P(1~15fps); 1080N/720P/960H/D1/HD1/BCIF/CIF/QCIF (1~25/30fps) | Sub steram: D1/CIF/QCIF(1~15fps)

Как мы видим, регистратор поддерживает HDCVI / AHD / TVI камеры 4MP, но записывает их в разрешении 4M-N. 4M-N — это разрешение 4 Мп 2560х1440 (QHD) пикcелей? Конечно, нет, друзья. 4M-N это такая чересстрочная технология для 4 Мп как и 1080N для 1080P.

Формат 4M-N или 4MP Lite — какое это разрешение

4M-N — это разрешение в формате 1280х1440 пикселей.
Для сравнения:
Формат 720P (HD): 1280 x 720 пикселей
Формат 1080P (Full HD): 1920 x 1080 пикселей
Формат QHD 1440P 4 Мп: 2560х1440 пикселей

Таким образом, 4M-N — это запись изображения в разрешении 1280х1440 пикселей, то есть  запись с видеокамеры 4 Мп выполняется чересстрочно.

4M-N — как это работает на практике?

Друзья, все по аналогии с 1080N. Как Вы видите, запись в формате 4M-N дает возможность к бюджетным видеорегистраторам, которые поддерживают камеры Full HD 1080P подключать камеры в разрешении 4 Мп.

На практике при подключении 4 Мп видеокамеры к регистратору, который поддерживает формат 4M-N он будет отображать реал тайм видео на мониторе с камеры с аппаратным или программным растягиванием по горизонтали, но запись изображения будет вестись в разрешении 1280х1440 пикселей. При просмотре архива в видеорегистраторе он сам аппаратно или программно растягивает картинку. Если Вы смотрите архив через ПО / CMS, то нужно в настройках выбрать Full Width или Full Window.

Так 4M-N и 4MP — это одно и тоже?

Нет. В формате 4M-N разрешение изображения в 2 раза меньше по горизонтали, чем у 4MP разрешения — 1280х1440 против 2560х1440 пикселей.

Другие название 4M-N: HQHD, 4MP Lite

В основном, все производители указывают разрешение в формате 1280х1440 пикселей как 4M-N или 4MN, а также 4MP Lite.

  • Но, так как, 1280х1440 пикселей — это половина от 4MP, то могут встречаться и следующие названия этого формата: Half 4MP, Half h5MP, h5MP, h5MN.
  • И, конечно, некоторые производители могут идти на уловки и указывать запись в формате 1440p, и тут не поспоришь – запись идет действительно по вертикали в разрешении 1440i, но по горизонтали 1280 — о чем они умалчивают. Поэтому, конечно, внимательно смотрите паспорт устройства!

Преимущества 4MN

  • К бюджетным DVR видеорегистраторам теперь можно подключать 4 Мп камеры видеонаблюдения;
  • Так как, разрешение меньше, чем у 4MP, то и места на диске 4MN занимает меньше, а это экономия дискового пространства + использование новых кодеков сжатия видео H. 264+ (или H.265) дает существенное сжатие видео и битрейта (есть несколько тестов, где 4MN при сжатии занимает на диске немного больше 1080P). Также, обратите внимание, что эти бюджетные регистраторы и в 1080P и в 4M-N разрешении пишут не на полной кадровой частоте, а максимально ограничены на 15 к/с;

Недостатки 4MN

Из-за того, что формат 4M-N растягивается аппаратно или программно до широкоформатного, а запись ведется через строку, то разница немного хуже в детализации изображения и проявляется при zoom-е (увеличении изображении).

Таким образом, совет такой же, как и при выборе формата 1080N: если Вам важна детализация изображения при увеличении картинки, качество картинки (например, над кассой, на входе для детализации купюр и лица объекта) – то выбирайте 4 Мп камеры и регистраторы с возможностью записи 4MP (или выше). Где детализация не так важна можно брать регистраторы 4MN и камеры 4 Мп, тем более что разница в цене на такие регистраторы существенна плюс экономия дискового пространства (можно брать диск меньшего объема), и, в тоже время, камеры 4 Мп становятся более доступными (например, у некоторых производителей они уже по стоимости как 2 Мп камеры).

Сколько мегапикселей у камеры в Айфоне? Сравнение лучших

Теперь при поездке в отпуск необязательно брать с собой дорогую здоровенную зеркалку. Камера на современном Айфоне позволяет делать качественные фотографии и будет всегда при себе. Из этой статьи вы узнаете, на сколько мегапикселей стоят камеры на iPhone разных версий, стоит ли смотреть на мегапиксели при выборе и действительно ли у Apple самая лучшая мобильная камера на рынке.

Сравнение фото с iPhone 7 Plus и зеркальной фотокамеры.

Таблица мегапикселей в iPhone

В таблице указаны все модели iPhone, количество мегапикселей для основной и селфи-камеры, а также диафрагма.

Модель Айфона

Основная камера

Фронтальная камера

iPhone 7

iSight 12 Мп, f/1,8

FaceTime HD 7 Мп

iPhone 7 Plus

iSight 12 Мп, f/1,8

FaceTime HD 7 Мп

iPhone 6s

iSight 12 Мп, f/2,2

FaceTime HD 5 Мп

iPhone 6s Plus

iSight 12 Мп, f/2,2

FaceTime HD 5 Мп

iPhone SE

iSight 12 Мп, f/2,2

FaceTime HD 1,2 Мп

iPhone 5S

iSight 8 Мп, f/2,2

FaceTime HD 1,2 Мп

iPhone 5C

iSight 8 Мп, f/2,4

FaceTime HD 1,2 Мп

iPhone 5

iSight 8 Мп, f/2,4

FaceTime HD 1,2 Мп

iPhone 4S

8 Мп, f/2,4

0,3 Мп VGA 480p

iPhone 4

8 Мп, f/2,8

0,3 Мп VGA 480p

iPhone 3GS

3 Мп

iPhone 3G

2 Мп

iPhone

2 Мп

В iPhone 7 Plus стоит двойная фотокамера. Одна из них имеет телефотообъектив с фиксированным оптическим х2 приближением. Это значит, что можно приближать картинку в 2 раза без потери качества, и совместно с программной обработкой делать эффект размытого фона (боке). Как на зеркальных фотокамерах. Технология пока не идеальная, поэтому при размытии заднего фона часто теряется качество фото или размывается не то что нужно.

Стоит ли смотреть на мегапиксели?

Мегапиксель — это 1 000 000 пикселей. Разрешение фотографий измеряется в мегапикселях, то есть чтобы узнать количество мегапикселей, нужно умножить количество пикселей в ширину на количество пикселей в высоту. В последних версиях Айфонов с камерами 12 Мп создаются фото размером 4032×3024 пикселя = 12 192 768.

Это фото сделано на Nokia 808 PureView — с камерой 41 мегапиксель.

Чем больше Мегапикселей, тем лучше будет детализация снимка. Но минусов куда больше: повышается размер фото, больше шумов, замыленности. Поставьте хоть 40 мегапикселей на смартфон, качество фото не сильно изменится. Многое зависит от светочуствительности объектива, фокусировки, системы шумоподавления и стабилизации. Именно над этим и работают в Apple. Для хороших снимков хватает камеры в 12 мегапикселей. Это оптимальное соотношение цены и качества.

Где самая лучшая камера?

Компания DxOMark проводит тесты и выставляет оценки для профессиональной фототехники более 10 лет. В их руках побывало много топовых смартфонов. Эксперименты проводятся в лабораторных и полевых условиях, по единым правилам. Поэтому можно говорить об объективном сравнении.

В 2017 году камера iPhone находится на 5 месте среди мобильных устройств по версии DxOMark. Она набрала 86 баллов. Первое место занимает HTC U11, второе — Google Pixel, третье делят между собой HTC 10, Samsung Galaxy S8, Samsung Galaxy S7 Edge, Sony Xperia X Perf.

Место

Баллов

Смартфон

1

90

HTC U11

2

89

Google Pixel

3

88

HTC 10

Samsung Galaxy S8

Samsung Galaxy S7 Edge

Sony Xperia X Perf.

4

87

Huawei P10

Moto Z Force Droid

OnePlus 5

Samsung Galaxy S6 Edge Plus

Sony Xperia XZ

Sony Xperia Z5

5

86

Apple iPhone 7

LG G5

Samsung Galaxy Note V

Samsung S6 Edge

На видео сравнение камер HTC U11 и iPhone:

Среди плюсов камеры iPhone 7: хорошая выдержка, широкий динамический диапазон, стабильный и точный баланс белого, хорошая детализация при съемке на улице в светлое время суток, быстрый автофокус при хорошем свете.

Минусы: мелкие детали на открытом пространстве теряются при плохом освещении, качество автофокуса сильно меняется в зависимости от освещения, при малой освещенности появляется яркостный шум.

В заключении посмотрите видео с лучшими фото, сделанными на iPhone:

3MP 2048×1520 Образец видео с разрешением 2048×1520

2MP 1920×1080 Разрешение Образец видео