Domů » Bleskovky » Letošní Pixely zvládají kvalitní portréty i s jednou čočkou. Google je to naučil díky bizarnímu krytu

Letošní Pixely zvládají kvalitní portréty i s jednou čočkou. Google je to naučil díky bizarnímu krytu

Apple má dvě, Huawei tři, Samsung čtyři a Google… jednu. Počet čoček hlavního fotoaparátu je v současných vlajkových smartphonech velmi rozmanitý, a je až s podivem, jaké výsledky podávají smartphony Google Pixel, které se jako jediné stále drží jednočočkového řešení. Google raději místo kombinování obrazových záznamů z více zdrojů vsází na hrátky s algoritmy.

Tip: recenzi smartphonu Google Pixel 3 si můžete přečíst zde

Fázové ostření u Pixelů 2 a 2 XL

Zářným příkladem jsou například portrétní fotografie, které vyžadují ostrý objekt v popředí a rozmazané pozadí za ním. Vícečočkové fotoaparáty se mohou spolehnout na pomoc sekundárních kamerek, které díky mírnému posunu dokáží napovědět, který objekt se nachází blíž, a který dál. U Pixelů ale bokeh efekt zajišťují jiné technologie. U loňské řady byla použita technologie dual-pixel autofokus, která je primárně využívána k rychlému ostření, díky zdvojeným pixelům s mírným posunem je však možné díky ní dopočítat vzdálenost objektů, byť s nijak výraznou přesností; samotný posun je zhruba 1 mm.

Strojové učení a neuronové sítě

Z tohoto důvodu Google letos přistoupil k dalším vylepšením, které zajišťují přesnější výpočty hloubkové mapy. Hlavním článkem je zejména strojové učení; Pixely například umí rozpoznat obličej, spočítat, z kolika pixelů se skládá, a na základě jejich množství určí, jak je obličej zhruba daleko. Pro zpřesnění výsledků Google nasnímal spoustu obličejů, a také dalších objektů, a to skrze speciální „učební“ pomůcku – držák na pět Pixelů 3 nazvaný Frankenphone.

V něm byly telefony přesně naskládány do matice a pořizovali současně snímky, díky pěti různým úhlům pohledu bylo možné získat přesnější informace o hloubce scény. Komunikace a synchronizace probíhala skrze Wi-Fi, maximální zpoždění bylo 2 milisekundy.

Výpočty byly prováděny přímo v telefonech, podílel se na nich vysoký výkon GPU a platforma Tensor Flow Lite pro strojové učení. Z kombinace výsledků pak vytváří výsledný portrétní snímek neuronová síť.

Díky tomu, že jsou hloubkové mapy přímo součástí obrázků, je možné v aplikaci Google Camera od verze 6.1 měnit bod rozostření a míru rozmazání.

Jakub Karásek

Redaktor serveru SMARTMania.cz, příznivec mobilních technologií, konvertibilních zařízení a bezdrátového nabíjení, fanoušek tvrdé hudby a milovník rychlé jízdy v motokárách, na kole a na lyžích. Odpůrce FUPu, pomalého internetu a přerostlých tabletofonů.
Sledování diskuze
Upozornit na
guest
3 Komentáře
nejstarší
nejnovější nejlépe hodnocené
Inline Feedbacks
View all comments