1樓：
其實榮耀拿畫素說事，正好就就驗證榮耀8X拿高畫素低單畫素面積質量忽悠消費者的事實，華為mate20 4000萬相機預設相素是1000萬索尼也不推薦使用4000萬因為這會降低單點畫素面積影響成像質量(只適合光線足的環境使用) 紅公尺note7採用4800萬三星gm1 cmos硬體 4合1輸出1200萬單點成像面積已接近mate20，吊打所有2000到3000價位的拍照手機~ 三星gm1 和索尼imx586都是第一梯隊的手機cmos 核心賣點是大底2分之1畫幅(硬體大底也是4800萬) 榮耀拿硬體直出說事怎麼不科普下為什麼iphone以前800萬成像質量比ov2000萬要高 (榮耀是真的壞) 還有人連降幀輸出都不懂的質疑660不支援4800萬也是神奇怕是不知道諾基亞系統都玩過4800萬，分2次慢點傳輸就是~
2樓：
紅公尺note7剛到貨，試了一下4800w。
路徑藏得有點深，專業模式再選中48MP，試了幾張，拍完之後要處理大概兩三秒才能出圖，我估計這個時間是拍完做處理的時間，取景的時候也比普通模式卡，室內隨便拍了幾張，感覺沒多大區別，而且比普通模式要暗一些，考慮到處理慢而且無明顯提公升，官方也是推薦1200w模式。
這顆cmos其實最能吹的是0.5寸的大底，但是0.5完全沒有4800w在數字上來的震撼。問題中提到「
不產生快門延遲的最高拍攝畫素為2500萬」，而note7在4800w模式下是延遲的。
3樓：
沒人科普gm1和imx586的區別的話，hmov都得爭著用gm1，這款三星自己中端手機都沒上的CMOS感覺會有多好？依我看除非三星自己用優化演算法，其他家用比不上已經成熟了的imx363。
4樓：加興蝸牛
汗， ，，我離題答一下吧，索尼的濾光片排列不也和三星的是一樣的都是偽拜耳都是通過後期換算成拜耳陣列的咩，，
再乙個不也都承認了不如索尼嘛，為什麼都在撕這個。。。撕紅公尺人家不也說了沒法直出4800了嘛，，雷總這一手玩得真好，撕完了再出乙個imx586 然後...真香
刷個知乎能刷到紅公尺了，看來小公尺要成。
5樓：pansz
攝像頭拍多少畫素，技術上根本不需要SoC來支援，SoC支援僅僅只是個效能參考而已，達不到這個標準的會非常慢，也就是說如果大於2500萬畫素相機，用660帶起來會很慢。
五年前的SoC都能支援四千萬畫素攝像頭，何況現在。只不過速度快慢而已。
可以簡單推測：紅公尺Note7如果用4800萬畫素輸出，一定會比較慢。
6樓：
ISP的效能規格一般是每秒處理多少個畫素，SoC標稱的一般會加上限定條件以30fps處理的時候能支援多少畫素（當然有些模組的確是有尺寸限制的）
PS：S5KGM1最極限情況下也就輸出1200萬畫素RAW資料，沒有任何環節存在障礙啊~從ISP角度看過去它所連線的就是個12MP的CMOS
順便用個比喻來說下區別好了……
1.好比郭嘉要求我們要統計全市範圍的一整天的降水總量多少，我們在城市頂上接個巨大漏斗（滑稽臉），然後接乙個水桶，每天0點把水桶的水倒出來看看就知道了
2.後來郭嘉要求我們細化到每個區一天整天下了多少雨，於是我們把大漏斗換成了每個區頂上接個小漏斗，每個區也各自接乙個水桶，每天0點把每個區的水桶水都倒出來看看有多少，想知道整個城市的話加起來就行
3.結果出現了有個城市很奇葩，它每個區頭頂上的確是各自接了個小漏斗，但是它們最終都流向乙個水桶裡，每天0點倒出來後就是一筆糊塗賬
但是這個城市要上報每個區的資料呀，於是粗暴的把總量平攤給了每個區…
有的城市也是糊塗賬，但氣象學家很nb，根據總量和氣象常識估算了每個區的降雨量來上報
郭嘉檢查工作落實到不到位的時候，用衛星拍了下，嗯，每個城市的每個區都有個漏斗，不錯不錯！
你們自己對號入座吧哈哈哈哈
7樓：shandaro
5G手機都搶在制定5G標準的華為前寫在宣傳廣告和ppt裡了，這個1200X4就等於4800有啥問題。
話說那個5G的mix3寫的是2023年「初」
就不知道雷老闆的初是要算多久
8樓：薛丁格的貓DoA
GM1是4800萬畫素，但是輸出給isp的訊號是把4個畫素合一，變1200萬
imx586也是這樣做，但是可以主動選擇哪4個畫素合成乙個畫素。
9樓：偽裝的面具
其實吧，這個感測器雖然比586差一些（不然pro上586幹啥），還是比363，380好一點的。我覺得一開始就宣傳1200萬的話，沒這麼多屁事了，反而會有很好的反響，畢竟拍照效果是真的強，還送乙個插值4800w，美滋滋。
10樓：張志偉
三星的4800萬畫素，實際是1200萬畫素。可以看下面這個鏈結https://
zhuanlan /p/54
269154
11樓：
(瞎猜，我行我上系列)如果這個是真的的話，個人猜測用的是超解析度成像（Super-resolution imaging），就是通過各種手段給攝像頭收集來的畫素做插值。
如果這個插值足夠好，那麼可以逼近或者超越原始影象。當然攝像頭拍照肯定是超越不了現實景色的，放在這裡的意義就是可以有超解析度影象。
大概是這樣：
這是adversarial variational autoencoder做的。當然也有很多其它方法，比如稀疏編碼，等等....
當然都插畫素均值也是可以的，這樣你的圖會像做了模糊一樣不真實...小公尺應該不會用這種low方法。
個人猜測這個是用深度學習，畢竟現在深度學習晶元都做進手機了。。。這也算給深度學習晶元乙個用武之處，就是不知道用的啥演算法。
要是我猜的是對的話，
官網上這個擴大攝像頭視野是肯定做不到的。
大概是下邊這種提公升。
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