Интерполяция камеры что это

Что такое интерполяция камеры на Android смартфоне?

Что такое интерполяция камеры?

У всех современных смартфонов есть встроенные камеры, позволяющие увеличивать полученные изображения при помощи специальных алгоритмов. С математической точки зрения интерполяция представляет собой способ обнаружения промежуточных значений числа по имеющемуся набору дискретных параметров.

Эффект интерполяции чем-то напоминает действие лупы. Программное обеспечение смартфона не увеличивает чёткость и резкость изображения. Оно просто расширяет картинку до требуемого размера. Некоторые производители смартфонов пишут на упаковке своих изделий, что встроенная камера имеет разрешение «до 21 Мп». Чаще всего речь именно об интерполированном изображении, которое имеет низкое качество.

Типы интерполяции

Метод ближайшего соседа

Метод считается базовым и относится к категории простейших алгоритмов. Параметры пикселя определяются на основе одной ближайшей точки. В результате математических расчётов размер каждого пикселя увеличивается в два раза. Использование метода ближайшего пикселя не требует больших вычислительных мощностей.

Билинейная интерполяция

Значение пикселя определяется на основе данных о четырёх ближайших точках, зафиксированных камерой. Результатом вычислений становится взвешенное усреднение параметров 4 пикселей, которые окружают исходную точку. Билинейная интерполяция позволяет сглаживать переходы между цветовыми границами предметов. Изображения, полученные с использованием этого метода, значительно превосходят по качеству картинки, интерполированные методом ближайшего пикселя.

Бикубическая интерполяция

Значение цвета искомой точки вычисляется на основе параметров 16 ближайших пикселей. Точки, которые расположены ближе всего, получают при расчёте максимальный вес. Бикубическая интерполяция активно используется программным обеспечением современных смартфонов и позволяет получить достаточно качественное изображение. Применение метода требует значительной мощности центрального процессора и высокой разрешающей способности встроенной камеры.

Чтобы не задавать лишних вопросов:

Плюсы и минусы

В фантастических фильмах часто показывают, как камера фиксирует лицо прохожего и передаёт цифровую информацию компьютеру. Машина увеличивает изображение, распознаёт фотографию и находит человека в базе данных. В реальной жизни интерполяция не добавляет изображению новых деталей. Она просто увеличивает исходную картинку при помощи математического алгоритма, улучшая её качество до приемлемого уровня.

Дефекты интерполяции

Наиболее частыми дефектами, возникающими при масштабировании изображений, считаются:

Все интерполяционные алгоритмы позволяют соблюдать определённый баланс перечисленных дефектов. Уменьшение ступенчатости обязательно вызовет увеличение размытости изображения и появления гало. Усиление резкости изображения приведёт к повышению размытости картинки и т. д. Кроме перечисленных дефектов интерполяция может вызвать различные графические «шумы», которые можно наблюдать при максимальном увеличении изображения. Речь идёт о появлении «случайных» пикселей и несвойственных данному предмету текстур.

Источник

Анатомия цифрового фотоаппарата: сенсоры

Да будет цвет!

Для того чтобы каждому пикселю соответствовал свой основной цвет, над ним помещается фильтр соответствующего цвета. Фотоны, прежде чем попасть на пиксель, сначала проходят через фильтр, который пропускает только волны своего цвета. Света другой длины будет просто поглощаться фильтром. Ученые определили, что любой цвет в спектре можно получить смешением всего нескольких основных цветов. В модели RGB таких цвета три.

Для каждого применения разрабатываются свои массивы цветных фильтров. Но в большинстве сенсоров цифровых камер наиболее популярными являются массивы фильтров цветовой модели Байера (Bayer pattern). Эта технология была изобретена в 70-х компанией Kodak, когда проводились исследования в области пространственного разделения. В этой системе фильтры расположены вперемежку, в шахматном порядке, а количество зеленых фильтров в два раза больше, чем красных или синих. Порядок расположения таков, что красные и синие фильтры расположены между зелеными.

Посчитаем?

Размер файла изображения зависит от количества пикселей (разрешения). Чем больше пикселей, тем больше файл. Например, изображение сенсоров стандарта VGA (640х480 или 307200 активных пикселей) будет занимать в несжатом виде около 900 килобайт. (307200 пикселей по 3 байта (R-G-B) = 921600 байт, что примерно равно 900 килобайтам) Изображение 16 MP сенсора будет занимать около 48 мегабайт.

В общее число пикселей входят все пиксели, физически существующие в сенсоре. Но активными считаются только те, которые участвуют в получении изображения. Около пяти процентов всех пикселей не будут участвовать в получении изображения. Это либо дефектные пиксели, либо пиксели, использующиеся камерой по другому назначению. Например, могут существовать маски для определения уровня темнового тока или для определения формата кадра.

Интерполяция разрешения

Теперь, когда мы ознакомились с принципами работы сенсоров, знаем, как получается изображение, давайте заглянем несколько глубже и затронем более сложные ситуации, возникающие при цифровой фотографии.

Источник

Интерполяция и дискретизация, зачем они нужны при проективном преобразовании изображения?

Привет, Хабр! Сегодня мы очень подробно расскажем о неочевидных моментах в такой, казалось бы, простой операции: исправлении проективных искажений на изображении. Как это часто оказывается в жизни, нам пришлось выбирать, что важнее: качество или скорость. И чтобы достичь некого баланса мы вспомнили об алгоритмах, которые активно исследовали еще в 80-90-е годы в рамках задачи рендеринга структур, и с тех пор редко вспоминали в контексте обработки изображений. Если интересно, заглядывайте под кат!

Модель камеры обскуры, которая на практике неплохо приближает и короткофокусные камеры мобильных телефонов, подсказывает нам что при поворотах камеры изображения плоского объекта связаны между собой проективным преобразованием. Общий вид проективного преобразования такой:

где матрица проективного преобразования, и координаты на исходном и преобразованном изображениях.

Геометрическое преобразование изображений

Проективное преобразование изображения — это одно из возможных геометрических преобразований изображений (таких преобразований, при которых точки исходного изображения переходят в точки конечного изображения согласно определенному закону).

Чтобы разобраться в том, как именно следует решать задачу геометрического преобразования цифрового изображения, нужно учитывать модель его формирования из оптического изображения на матрице камеры. Согласно Г. Уолбергу [1] наш алгоритм должен аппроксимировать следующий процесс:

Интерполяция

Здесь мы рассмотрим только простые виды интерполяции — те, которые можно представить в виде свертки изображения с интерполяционным ядром. В контексте обработки изображений лучше бы подошли алгоритмы адаптивной интерполяции, которые сохраняют четкие границы объектов, однако их вычислительная сложность существенно выше и потому нам не интересна.

Будем рассматривать следующие методы интерполяции:

Поэтому сравним Фурье-спектры наших ядер интерполяции с фильтром низких частот (на рисунках представлены для одномерного случая).

И что, можно просто взять ядро с достаточно хорошим спектром и получить относительно точные результаты? На самом деле нет, потому что выше мы сделали два допущения: о том что есть значение пикселя изображения и о непрерывности этого изображения. При этом ни то ни другое не является частью хорошей модели формирования изображения, ведь датчики на матрице камеры не точечные, а на изображении очень много информации несут границы объектов — разрывы. Поэтому, увы, следует понимать, что результат интерполяции всегда будет отличаться от оригинального оптического изображения.

Но делать что-то все-таки нужно, поэтому коротко опишем достоинства и недостатки каждого из рассматриваемых методов с практической точки зрения. Проще всего это увидеть при увеличении масштаба изображения (в данном примере — в 10 раз).

Интерполяция по ближайшему пикселю

Билинейная интерполяция

Бикубическая интерполяция

Интерполяция B-сплайном

Итерполяция на основе кубического Эрмитового сплайна

Сравним эти методы также по числу обращений в память (числу пикселей исходного изображения для интерполяции в одной точке) и по числу операций умножения на точку.

Видно, что последние 3 способа существенно более вычислительно затратные, чем первые 2.

Дискретизация

Это тот самый шаг, которому совершенно незаслуженно уделяется очень мало внимания в последнее время. Самый простой способ произвести проективное преобразование изображения — оценить значение каждого пикселя конечного изображения по значению, которое получается при обратном преобразовании его центра на плоскость исходного изображения (с учетом выбранного метода интерполяции). Такой подход назовем попиксельной дискретизацией. Однако в областях, где изображение сжимается, это может привести к существенным артефактам, вызванным проблемой наложения спектров при недостаточной частоте дискретизации.

Наглядно продемонстрируем артефакты сжатия на образце паспорта РФ и отдельном его поле — место рождения (гор. Архангельск), сжатым с помощью попиксельной дискретизации или алгоритма FAST, который мы рассмотрим ниже.

Видно, что текст на левом изображении стал нечитаемым. Правильно, ведь мы берем всего одну точку из целого региона исходного изображения!

Раз нам не удалось выполнить оценку по одному пикселю, то почему бы не выбрать больше отсчетов на пиксель, а полученные значения усреднить? Такой подход называется суперсемплинг. Он действительно увеличивает качество, но вместе с тем и вычислительная сложность возрастает пропорционально числу отсчетов на пиксель.

Более вычислительно эффективные методы были придуманы в конце прошлого века, когда в компьютерной графике решалась задача рендеринга текстур, наложенных на плоские объекты. Одним из таких методов является преобразование с помощью mip-map структуры. Mip-map это пирамида изображений состоящая из самого исходного изображения, а также его копий уменьшенных в 2, 4, 8 и так далее раз. Для каждого пикселя мы оцениваем, какая степень сжатия для него характерна, и в соответствие с этой степенью выбираем нужный уровень из пирамиды, в качестве исходного изображения. Есть разные способы оценивать подходящий уровень mip-map (см. подробнее [2]). Здесь мы воспользуемся методом, на основе оценки частных производных по известной матрице проективного преобразования. Однако чтобы избежать артефактов в тех областях конечного изображения, где один уровень mip-map структуры переходит в другой, обычно используют линейную интерполяцию между двумя соседними уровнями пирамиды (это не сильно увеличивает вычислительную сложность, ведь координаты точек на соседних уровнях однозначно связаны).

Однако mip-map никак не учитывает тот факт, что сжатие изображения может быть анизотропным (вытянутым вдоль какого-то направления). Частично эту проблему позволяет решить rip-map. Структура в которой независимо хранятся изображения сжатые в раз по горизонтали и раз по вертикали. В этом случае, после определения коэффициентов сжатия по горизонтали и по вертикали в данной точке конечного изображения, производится интерполяция между результатами с 4, сжатых в нужное число раз, копий исходного изображения. Но и этот метод не идеален, ведь он не учитывает, что направление анизотропии отличаться от направлений, параллельных границам исходного изображения.

Частично эту проблему позволяет решить алгоритм FAST (Footprint Area Sampled Texturing) [3]. Он объединяет идеи mip-map-а и суперсэмплинга. Мы оцениваем степень сжатия исходя из оси наименьшей анизотропии и выбираем число отсчетов пропорционально отношению длин наименьшей оси к наибольшей.

Прежде чем сравнивать эти подходы по вычислительной сложности, оговоримся, что в целях ускорения подсчета обратного проективного преобразования, рационально сделать следующую замену:

где , — матрица обратного проективного преобразования. Так как и функции одного аргумента мы можем их пред-подсчитать за пропорциональное линейному размеру изображения время. Тогда для вычисления координат прообраза одной точки конечного изображения , потребуется только 1 деление и 2 умножения. Аналогичный трюк можно провернуть с частными производными, которые используются для определения уровня в mip-map или rip-map структуре.

Теперь мы готовы сравнить результаты по вычислительной сложности.

Источник

Интерполяция камеры, зачем и что это такое? Что такое интерполяция камеры на Android смартфоне? Что такое интерполяция камеры

В смартфоне камера 8 MPix. Что означает интерполяция до 13 MPix?

Доброго времени суток.

Это обозначает, что ваш смартфон растягивает фотографию/изображение, отснятую на камеру 8 MPix, до 13 MPix. А делается это посредством того, что реальные пиксели раздвигаются и вставляются дополнит — ые.

Но, если сравнить качество изображения/фотографии, сделанную на 13 МП и 8 МП с интерполяцией до 13, то качество второго будет заметно хуже.

Если по простецки пояснить,то к активным пикселям матрицы процессор смарта при создании фото добавляет еще свои пиксели,как бы просчитывает картинку и дорисовывает ее до размера 13 ти мП..На выходе имеем матрицу на 8 а фото по разрешению как с 13 ти Мп.Качество от этого улучшается не особо.

Это значит что камера может сделать снимок до 8 MPIX, но программно она может увеличивать снимки до 12 MPIX. Значит она программно увеличивает, но при этом изображение не становится качественней, изображение все ровно будет на 8 MPIX. Это чисто уловка производителя и стоят такие смартфоны дороже.

Такое понятие предполагает то, что камера вашего устройства так и будет делать фото на 8 MPIX, но вот уже программно есть возможность увеличение до 13 MPIX. При этом качество лучшим не становится. Просто пространство между пикселями забивается вот и вс.

Это означает, что в вашей камере, как было 8 MPIX их так и остается — не больше и не меньше, а все остальное — маркетинговый ход, научное одурачивание народа, чтобы продать товар по-дороже и не более. Данная функция никчемная, при интерполяции качество фото теряется.

На китайских смартфонах это сейчас используется постоянно, просто сенсор камеры на 13мп стоит гораздо дороже, чем на 8мп, вот поэтому и ставят на 8мп, но приложение камеры растягивает полученное изображение, в итоге качество у этих 13мп будет заметно хуже, если посмотреть в оригинальном разрешении.

На мой взгляд эта функция вообще ни к чему, поскольку и 8мп вполне достаточно для смартфона, мне в принципе и 3мп хватает, главное, чтобы сама камера была качественной.

Интерполяция камеры, это уловка производителя, так искусственно завышают цену смартфону.

Если у вас камера 8 MPIX, то и снимок она может делать соответствующий, интерполяция не улучшает качества фото снимка, она просто увеличивает размер фото снимка до 13 мегапикселей.

Дело в том, что реальная камера в таких телефонах это 8 мегапикселей. Но с помощью внутренних программ изображения растягивается до 13 мегапикселей. По сути, оно не доходит до реальных 13 мегапикселей.

Интерполяция мегапикселей — это такое программное размазывание картинки. Раздвигаются реальные пиксели, и вставляются между ними дополнительные, с цветом среднего значения от цветов раздвинутых. Ерунда, никому не нужный самообман. Качество не улучшает.

Интерполяция — это способ нахождения промежуточных значений

Если это все перевести на более человеческий язык, применимо к вашему вопросу, то получится следующее:

До 13 MPix — это может быть 8 MPix реальных, как у Вас. Или 5 MPix реальных. Программное обеспечение камеры интерполирует графический продукт камеры до 13 MPix, не улучшая изображения, а электронно увеличивая его. Просто говоря, как увеличительное стекло или бинокль. Качество не меняется.

Основные характеристики

Матрица

Тип
Установленная в веб-камере матрица может быть двух типов: CCD и CMOS.
Традиционно считается, что CCD обеспечивает более высокое качество изображения, лучшую цветопередачу, меньший уровень шумов. Однако стоимость такой матрицы значительно выше матриц другого типа.
CMOS-матрица изготавливается по традиционной для интегральных схем технологии, поэтому стоит она дешевле. Нужно отметить, что современные CMOS-сенсоры по качеству изображения уже практически догнали своих CCD-собратьев.

Число мегапикселов
от 0.1 до 16
Чем большее количество светочувствительных элементов (пикселов, англ. pixels) расположено на матрице веб-камеры, тем более точное и детальное изображение можно получить.
Самые простые модели веб-камер имеют матрицу 0.1 млн пикс., что позволяет получать изображение с разрешением 352×288. Такую камеру можно использовать только для общения через интернет.
Камеры с 0.3-мегапиксельной матрицей способны отображать 640×480 точек. Картинка при общении через интернет будет намного качественнее. Помимо проведения видеоконференций, такую камеру можно использовать для съемки небольших видеороликов.
Камеры с разрешением 1.3-2 млн пикс. можно также использовать в качестве фотокамер и получать фотографии с приличным разрешением.

Глубина цвета
от 10 до 32 бит
Чем больше разрядов используется для передачи цвета, тем больше различных оттенков может отобразить камера.
Камеры с глубиной цвета в 24 бита (по 8 бит на каждый цвет) потенциально могут обеспечить отличное качество передачи цвета. Однако на общее качество картинки влияют и другие параметры: свойства объектива камеры, разрешение фоточувствительной матрицы и др.
В некоторых моделях веб-камер производители заявляют о поддержке 32-битного цвета.

Разрешение

Разрешение (видео)
Чем выше максимальное разрешение матрицы веб-камеры в режиме съемки видео, тем более точное и детальное изображение можно получить. Разрешение – количество точек, из которых состоит изображение по горизонтали и по вертикали.
Тем, кто планирует использовать веб-камеру только для видеоконференций по интернету, подойдут как самые простые модели с разрешением 352×288, так и модификации с более высоким разрешением 640×480.
Среди современных камер встречаются и модели с еще большим разрешением. Их можно использовать для записи видео в домашних условиях.

Разрешение (фото)
Под разрешением понимается количество точек, из которых состоит изображение по горизонтали и по вертикали. Чем выше разрешение веб-камеры в режиме фотосъемки, тем более точное и детальное изображение можно получить.
Если вы планируете использовать веб-камеру в режиме фото, то обратите внимание на модели с разрешением 1280×1024 и 1600×1200.
Фоторазрешение веб-камеры часто выше ее разрешения в режиме передачи видеоизображения.

Интерполированное разрешение (видео)
Чем выше максимальное интерполированное разрешение веб-камеры в режиме съемки видео, тем более точное и детальное изображение можно получить. Разрешение – количество точек, из которых состоит изображение по горизонтали и по вертикали.

Интерполированное разрешение (фото)
Чем выше максимальное интерполированное разрешение веб-камеры в режиме съемки фото, тем более точное и детальное изображение можно получить. Разрешение – количество точек, из которых состоит изображение по горизонтали и по вертикали.
Интерполированное (или искусственно увеличенное) разрешение получается программным путем с помощью математических алгоритмов. При этом количество деталей на изображении остается неизменным. Изображение с интерполированным разрешением обычно выглядит немного лучше, чем оригинал, но серьезно относиться к большим значениям этого параметра не стоит.

Интерполированное разрешение в мегапикселях (фото)
от 1.2 до 20 Мпикс
В некоторых случаях производители указывают не разрешение по вертикали и горизонтали, а количество пикселей, из которых состоит матрица с таким разрешением.

Частота кадров

Максимальная
от 9 до 90 Гц
Максимальная частота кадров в режиме видео определяет качество видеотрансляции. При медленной смене кадров обновление картинки происходит недостаточно часто и подвижные объекты на экране перемещаются рывками.
При частоте 15 кадров/с на экране рывки в движении очень заметны; при частоте 30 кадров/с движение становится плавным.
Частота кадров во многих случаях зависит от разрешения передаваемого видео. Например, при разрешении 352×288 веб-камера способна создавать видеопоток с частотой кадров в 30 Гц, тогда как при разрешении 640×480 частота кадров уменьшается до 15 Гц.
Нужно отметить, что качество передаваемого через интернет изображения зависит не только от самой веб-камеры, но также от скорости и надежности сетевого соединения.

Для 352×288
от 15 до 60 Гц
Максимальная частота кадров в режиме видео при разрешении 352×288 (Подробнее см. «Максимальная частота кадров»).

Для 640×480
от 15 до 60 Гц
Максимальная частота кадров в режиме видео при разрешении 640×480 (Подробнее см. «Максимальная частота кадров»).

Для 1280×720
от 8 до 90 Гц
Максимальная частота кадров в режиме видео при разрешении 1280×720 (Подробнее см. «Максимальная частота кадров»).

Для 1280×1024
от 6 до 30 Гц
Максимальная частота кадров в режиме видео при разрешении 1280×1024 (Подробнее см. «Максимальная частота кадров»).

Для 1600×1200
от 5 до 30 Гц
Максимальная частота кадров в режиме видео при разрешении 1600×1200 (Подробнее см. «Максимальная частота кадров»).

Для 1920×1080
от 5 до 60 Гц
Максимальная частота кадров в режиме видео при разрешении 1920×1080 (Подробнее см. «Максимальная частота кадров»).

Фокусировка

Автоматическая
Веб-камера с автофокусом позволяет получать неизменно четкое и сфокусированное изображение. Например, если во время общения по интернету человек случайно отодвинется от камеры и выйдет из зоны резкости, то авофокус сам перенастроит оптическую систему, и изображение снова будет резким. Следует учесть, что такой функцией чаще всего не обладают самые простые модели веб-камер.

Ручная
Чтобы получить резкое и четкое изображение, некоторые модели веб-камер оснащаются функцией ручной фокусировки. У простых моделей для этого используется кольцо на объективе камеры. С «продвинутыми» камерами настройку фокусировки можно производить непосредственно в программе, управляющей работой устройства. У таких моделей часто присутствует функция автоматической фокусировки (см. «Автоматическая фокусировка»), при этом ручная фокусировка используется в случаях, когда автоматика не может справиться с поставленной задачей.

Оптический
от 4 до 10x
Некоторые модели веб-камер имеют объектив с переменным фокусным расстоянием.
Изменение величины фокусного расстояния приводит к визуальному «приближению» или «удалению» объекта съемки. Кратность оптического зума показывает, во сколько раз объектив может изменять масштаб съемки. Чем больше это число, тем больше возможностей у оператора, пользующегося веб-камерой.

Цифровой
от 2 до 10x
Некоторые модели веб-камер имеют функцию цифрового зума, которая позволяет увеличивать изображение, что эквивалентно приближению к объекту съемки.
Цифровое увеличение изображения производится программно с помощью увеличения размера пиксела изображения. При большом разрешении матрицы такое увеличение можно производить без заметного ухудшения качества изображения.
Кратность зума показывает, во сколько раз объектив может изменять масштаб съемки.

Углы обзора и вращения

Угол обзора объектива
от 42 до 180 градусов
Угол обзора объектива веб-камеры определяет, какая часть пространства попадет в кадр. Он зависит от размера фоточувствительной матрицы и параметров объектива камеры.
Широкоугольный объектив (с углом обзора 70-90 градусов) позволяет захватить больше объектов без ущерба качеству изображения.

Угол наклона вверх
от 15 до 60 градусов
Конструкция многих моделей предусматривает возможность наклона камеры, что дает возможность быстро перенаправить объектив в нужном направлении. Чем больше угол наклона, тем удобнее работать с камерой.

Угол наклона вниз
от 15 до 90 градусов
Конструкция многих моделей предусматривает возможность наклона камеры, что дает возможность быстро перенаправить объектив в нужном направлении. Чем больше угол наклона, тем удобнее работать с камерой.

Угол поворота по горизонтали
от 55 до 360 градусов
Конструкция многих моделей предусматривает возможность вращения камеры в горизонтальной плоскости при неизменном положении подставки. Некоторые веб-камеры можно вращать вокруг вертикальной оси на 360 градусов. Чем больше угол поворота, тем комфортнее работа с камерой.

Функциональность

Подключение
Для подключения веб-камеры к компьютеру используются интерфейсы USB 1.1 или USB 2.0.
Для USB 1.1 максимальная скорость передачи данных составляет всего 12 Мбит/с, что обычно приводит к ограничению скорости передачи видео в 640×480 точек до 15 кадров в секунду. USB 1.1 можно встретить в самых простых моделях веб-камер.
USB 2.0 обеспечивает скорость передачи в 480 Мбит/с, что уже не накладывает ощутимых ограничений на качество видеоизображения. Например, можно передавать видео в 640×480 точек со скоростью 30 кадров в секунду.

Wi-Fi
Поддержка web-камерой Wi-Fi соединения, благодаря которому пользователь может транслировать видеоизображение по беспроводной сети на планшет, смартфон или компьютер, проводить онлайн-трансляцию и управлять web-камерой с подключаемого устройства.

Микрофон
В зависимости от модели веб-камера может иметь встроенный микрофон или микрофон, поставляющийся отдельно в комплекте. У некоторых простейших моделей микрофон может отсутствовать.
При наличии встроенного микрофона в веб-камере сигнал передается по интерфейсу USB вместе с видеосигналом, таким образом, необходимость в дополнительном кабеле отпадает. Настройка чувствительности микрофона производится с помощью программы, которая управляет работой веб-камеры.
В некоторых случаях у веб-камеры нет встроенного микрофона, но он поставляется в комплекте. Основным недостатком такого микрофона является то, что его нужно отдельно подключать в соответствующий разъем звуковой карты компьютера. Иногда камеры комплектуются не отдельным микрофоном, а гарнитурой (см. «Гарнитура в комплекте»).
У самых простых моделей микрофон может вообще отсутствовать. Для передачи звука потребуется отдельно приобрести микрофон или гарнитуру и подключить это устройство к звуковой карте.

Крепление на мониторе
Для того чтобы освободить место на столе, многие модели веб-камер можно установить на монитор с помощью специального крепления.

Механический привод слежения
Механический привод слежения разворачивает камеру с помощью специального механизма и позволяет автоматически удерживать лицо пользователя, находящееся в поле зрения камеры, в центре передаваемого изображения.
У многих моделей функция слежения за лицом реализуется с помощью программного обеспечения (см. «Функция слежения за лицом»). Диапазон, в пределах которого работает эта функция, существенно ограничен. У моделей с механическим приводом слежение за пользователем происходит значительно лучше.

Функция слежения за лицом
Функция слежения за лицом позволяет автоматически удерживать лицо пользователя, находящееся в поле зрения камеры, в центре передаваемого изображения. Это упрощает выбор места расположения камеры и повышает удобство работы в режиме видеоконференции.
У большинства моделей функция слежения за лицом реализуется с помощью программного обеспечения. Однако в продаже также встречаются камеры, у которых слежение за лицом пользователя производится с помощью специального привода (см. «Механический привод слежения»).

Подсветка
Встроенная подсветка предназначена для улучшения изображения при недостаточном освещении.

Совместимость

Совместимость с Windows
Наличие драйверов для работы с операционными системами из семейства Windows.

Совместимость с MacOS
Наличие драйверов для работы с операционными системами из семейства MacOS.
Параметр будет важен для тех, кто планирует подключать веб-камеру к компьютеру Apple (совместимость с MacOS). Если Windows поддерживают практически все веб-камеры, то работу с MacOS производители гарантируют только для некоторых.

Совместимость с Linux
Наличие драйверов для работы с операционными системами из семейства Linux.
Параметр будет важен для тех, кто планирует подключать веб-камеру к компьютеру с Linux. Если Windows поддерживают практически все веб-камеры, то работу с Linux производители гарантируют только для некоторых.

Дополнительная информация

Чехол в комплекте
Чехол будет полезен тем, кто планирует брать веб-камеру в поездки.

Гарнитура в комплекте
Гарнитуру удобно использовать для общения через интернет. Часто гарнитурой комплектуются веб-камеры, не имеющие встроенного микрофона (см. «Микрофон»).

Длина кабеля
от 0.45 до 5 м
Чем длиннее кабель, соединяющий веб-камеру с компьютером, тем свободнее можно перемещать веб-камеру. Если вы планируете использовать камеру для домашней видеосъемки, то длинный кабель будет полезен.

Габариты

Высота
от 15 до 236 мм
Параметр может быть важен для тех, кто планирует брать веб-камеру в поездки.

Глубина
от 9 до 183 мм
Параметр может быть важен для тех, кто планирует брать веб-камеру в поездки.

Вес
от 23 до 350 г
Параметр может быть важен для тех, кто планирует брать веб-камеру в поездки.

Интерполяцию придумали для увеличения размера изображения, не более того. Сейчас это уловка маркетологов и производителей, которые пытаются продать продукт. Они большими цифрами указывают на рекламном постере разрешение камеры телефона и позиционируют это как преимущество или нечто хорошее. Мало того, что само по себе разрешение не оказывает влияния на качество фотографий, так оно еще может быть интерполировано.

Буквально 3-4 года тому назад многие производители гнались за количеством мегапикселей и разными способами пытались впихнуть их в свои смартфоны сенсоры с как можно большим числом. Так появлялись смартфоны с камерами с разрешением 5, 8, 12, 15, 21 Мп. Фотографировать они при этом могли как самые дешевые мыльницы, но покупатели, увидев наклейку «Камера на 18 Мп», сразу хотели купить такой телефон. С появлением интерполяции продавать такие смартфоны стало проще из-за возможности искусственно добавить мегапикселей камере. Конечно, качество фото со временем начало расти, но точно не из-за разрешения или интерполяции, а из-за естественного прогресса в плане разработки сенсоров и программного обеспечения.

Что такое интерполяция камеры в телефоне технически, ведь весь текст выше описывал только основную идею?

Чаще всего используется другой метод. То есть на исходное изображение добавляются новые строки пикселей. Каждый пиксель заливается цветом, который, в свою очередь, вычисляется как среднее значение соседних пикселей. Этот способ дает лучшие результаты, но требует больше вычислительных операций. Благо, современные мобильные процессоры быстры, и на практике пользователь не замечает, как программа редактирует изображение, пытаясь искусственно увеличить его размер. интерполяция камеры смартфона Есть много продвинутых способов и алгоритмов интерполяции, которые совершенствуются постоянно: улучшаются границы перехода между цветами, линии становятся более точными и четкими. Неважно, как построены все эти алгоритмы. Сама идея интерполяции камеры банальна и вряд ли приживется в ближайшем будущем. С помощью интерполяции невозможно сделать изображение более детализированным, добавить новые детали или улучшить его каким-либо еще образом. Только в фильмах маленькая размытая картинка после наложения пары фильтров становится четкой. На практике такого быть не может.
.html

Камера в мобильном телефоне

Уже несколько лет производители совмещают мобильные телефоны с цифровыми камерами. Цифровой такая камера называется, потому что изображение, получаемое с ее помощью, состоит из точек, и качество и количество этих точек можно описать цифрами, а значит сохранить на современных цифровых носителях. Соответственно, качество цифровой камеры принято определять максимальным количеством точек, в котором камера может сохранить получаемое изображение. Конечно, для профессиональных отдельно выполненных фотоаппаратов, имеют значения и многие другие параметры, как то качество оптики, размер светочувствительной матрицы, принимающей непосредственно аналоговое изображение из объектива, принцип работы самой матрицы (CMOS,CCD) и многое другое. Для камер, выполненных в корпусе телефона и не имеющих качественной оптики, имеющих минимальные размеры матрицы и другие подобные минимизационные ухищрения, основным параметром остается максимальное количество точек, в котором камера может воспринимать изображение из объектива. А вот сохранять изображение в памяти телефона многие камеры могут как раз в большем разрешении, это называется интерполяцией. При интерполяции изображение, полученное физически и реально, программно увеличивается до заявленных маркетологами размеров. Такую операцию можно произвести на любом компьютере, поэтому наличие такой функции как интерполяция, весьма сомнительно в любом не то что телефоне, но и фотоаппарате. Так что, выбирая телефон с наиболее лучшей камерой, не поленитесь почитать в Интернете описание каждого аппарата, чтобы не нарваться на интерполяционное изображение.

Качество камеры, ну или размер изображения, принято измерять в мегапикселах. По нашему это будет: миллионы точек. В чем большем количестве точек матрица камеры может оцифровывать изображение, тем в принципе, лучше. При прочих равных факторах можно считать что камера в 4 мегапиксела снимает, не в 2, конечно, тут есть другие особенности, но несколько лучше чем двух-мегапиксельная камера. Хотя, надо заметить, что бывают случаи, когда с хорошей оптикой качественная матрица оцифровывает лучше чем ее низкокачественный многопиксельный собрат.

Обычно встречаются камеры в 0,3 мегапикселя (640х480), 1,3 мегапикселя (1280х960), 2 мегапикселя (1600х1200) и 4 мегапикселя (2304х1728). Отсутствие нормальной вспышки и качественной оптики делают даже фото в четыре мегапикселя пока еще недостаточно хорошего качества для распечатки изображения на фотобумаге. Изъяны будут видны невооруженным взглядом. Однако, при хорошем естественном (солнечном) освещении камера уже в 1,3 мегапикселя способна создать изображение, которое будучи распечатанным на фотобумаге стандартного размера 10х15 с вытянутой руки не будет отличаться от изображения, сделанного хорошим фотоаппаратом.

Источник