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केमेरा Focus केसे करता है?

केमेरा Focus केसे करता है?

हालांकि स्मार्टफ़ोन कैमरे के शॉट में फ़ील्ड की गहराई आम तौर पर बहुत गहरी होती है (चीजों को ध्यान में रखना बहुत आसान बनाते हैं), सबसे पहले आपको लेंस की आवश्यकता होती है, जो आपको शॉट करने के लिए सही स्थिति में अपना ध्यान केंद्रित तत्व ले जाती है चाहते हैं। जब तक आप पहले मोटो ई जैसे फोन का उपयोग नहीं कर रहे हैं, तो आपके फोन में एक ऑटोफोकस इकाई है। अल्पसंख्यक के लिए, हम प्रदर्शन द्वारा तीन मुख्य प्रौद्योगिकियों को रैंक करेंगे।

  1. Dual-pixel (ड्यूल-पिक्सेल)

    ड्यूल-पिक्सेल ऑटोफोकस फेज डिटेक्ट फोकस का एक रूप है जो पारंपरिक चरण-पहचान ऑटोफोकस की तुलना में पूरे सेंसर में फोकस पॉइंट्स की एक बड़ी संख्या का उपयोग करता है। फोकस करने के लिए समर्पित पिक्सल रखने के बजाय, प्रत्येक पिक्सेल में दो फोटोोडियोड शामिल होते हैं जो लेंस को फोकस में लाने के लिए कहां स्थानांतरित करने के लिए सूक्ष्म चरण अंतर (सेंसर के विपरीत किनारों तक कितनी रोशनी तक पहुंच रहा है) की तुलना कर सकते हैं । चूंकि नमूना आकार बहुत अधिक है, इसलिए कैमरे की छवि को फोकस में लाने की क्षमता भी तेज है। यह बाजार पर अब तक का सबसे प्रभावी ऑटोफोकस तकनीक है।

  2. Phase-detect (फेज-डिटेक्ट )


    डुअल-पिक्सेल एएफ की तरह, फेज डिटेक्टर सेंसर में चरण में मतभेदों को मापने के लिए सेंसर में फोटोडियोड्स का उपयोग करके काम करता है और फिर फोकस करने वाले तत्व को लेंस में फोकस करने के लिए छवि को फोकस में ले जाता है। हालांकि, यह बड़ी संख्या में पिक्सल का उपयोग करने के बजाय समर्पित फोटोोडियोड का उपयोग करता है – जिसका अर्थ है कि यह संभावित रूप से कम सटीक और निश्चित रूप से कम तेज़ है। आपको बहुत अंतर दिखाई नहीं देगा, लेकिन कभी-कभी एक सेकंड का अंश एक पूर्ण शॉट को याद करने के लिए होता है।

  3. Contrast detect (कंट्रास्ट डिटेक्ट )

    तीनों का सबसे पुराना तकनीक, सेंसर के विपरीत पहचान नमूने क्षेत्रों और पिक्सेल से पिक्सेल तक के एक निश्चित स्तर तक पहुंचने तक फोकस मोटर रैक करता है। इसके पीछे सिद्धांत यह है: हार्ड, इन-फोकस किनारों को उच्च-विपरीत होने के रूप में मापा जाएगा, इसलिए कंप्यूटर को “फोकस में” के रूप में समझने का एक बुरा तरीका नहीं है। लेकिन फोकस तत्व को अधिकतम कंट्रास्ट तक ले जाना हासिल धीमा है।

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Updated: September 21, 2018 — 12:27 pm

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