![[photo_2025-09-05 15.04.17.jpeg]] ![[photo_2025-09-05 15.04.18.jpeg]] Меня никто не просил, но я провёл мини-исследование на тему того, снимают ли айфон и самсунг в своих топовых телефонах честные 4K-видео. У самсунга тем более есть распиаренный режим съёмки в 8K, так что тоже было интересно узнать, насколько это правда. Чтобы не утомлять вас задротством, я сразу напишу выводы, а на табличке сверху можно посмотреть результаты. У меня на руках было 4 телефона: 16 Pro Max, Galaxy S25 Ultra, iPhone XR жёлтый (это важно) и iPhone 12. Мерил я запись видео на основной объектив через специально распечатанную картинку — называется мира, по ней в лабораториях много чего замеряют для оптики и матриц. Итого выводы: Лучше всех себя показал старичок iPhone XR — он снимает примерно 90% от заявленных 4K, то есть слегка апскейлит и накидывает приемлемого шарпа. На втором месте 16 Pro Max — его 4K это уже меньше, около 80% правды. То есть снимает он примерно 3100×1800 из заявленных 3840×2160. Вполне вероятно, это за счёт расширенной цифровой стабилизации, которая уменьшает полезную площадь кадра. Ну и логично сосёт Samsung — его 4K это примерно 68% от правды, то есть около 2600×1500 (специально округляю). А как же 8K? А 8K на самсунге — это 60% правды. Но если выключить цифровую стабилизацию, то будет все 80%. Так что, чтобы получить честные 4K на самсунге, надо снимать в 8K и затем уменьшать видео вручную. Надо ли это кому или нет — я хз. Я также проверил и 1080p, и в целом с этим у всех хорошо. Айфоны показали себя в них прекрасно — около 90% честных пикселей. Самсунг тоже мог бы быть в этом списке, но его перешарп сломал мне подсчёт. Теперь, если хочется подробностей по самому исследованию, я продолжу далее. ![[photo_2025-09-05 15.04.26.jpeg]] ![[photo_2025-09-05 15.04.27 (1).jpeg]] ![[photo_2025-09-05 15.04.27.jpeg]] ![[photo_2025-09-05 15.04.28.jpeg]] Значит, я распечатал на 4 листах A3 миру ISO 12233 (на фото видно как постепенно кончалась краска). Все камеры выставлял на штатив и записывал 10 секунд видео, чтобы избежать тряски от нажатия. Затем брал один кадр из середины каждого видео и выгружал его без сжатия через ffmpeg. Конечно, не лабораторные условия, но в целом довольно точную картинку это даёт. Даже на глаз эта мира полезна, потому что по сужающимся к центру линиям можно видеть, где чёткость картинки пропадает и линии сливаются. ![[photo_2025-09-05 15.04.31.jpeg]] Затем я все картинки прогнал через Quick MTF — софт для анализа. MTF (Modulation Transfer Function) — это замер того, насколько контраст между чёрным и белым сохраняется при всё более тонких деталях. Программа сканирует все диагональные линии на картинке и смотрит на то, как именно пиксели расплываются от чёрного к белому, и из этой кривой строится Line Spread Function → MTF-график. То есть по одной линии можно предсказать, как камера поведёт себя на любых мелких деталях, а по множеству таких линий понять, как в целом обстоят дела. Как из этого получается реальное разрешение. На графике MTF есть точка MTF10 (там, где контраст падает до 10% от исходного). Эта частота (в циклах на пиксель, c/p) показывает, где камера перестаёт различать детали. Умножив её на высоту кадра, мы получаем честное количество линий, которое реально видно. Для 4K (2160 px по высоте) Nyquist = 0.5 c/p. Если камера держит 0.38 c/p на MTF10 → реальное разрешение ≈ 0.76 × 2160 ≈ 1640 линий. Я, конечно же, сам всего этого не знал и активно провёл несколько часов изучения и прогонов. Чат ГПТ помогал мне всё это понять и подсказывал формулы. ![[photo_2025-09-05 15.04.34.jpeg]] Когда я выгрузил все таблицы из программы, попросил Чат ГПТ написать скрипт на питоне, который бы всё это высчитывал. Скрипт я проверил несколько раз, он довольно простой по своей логике. Так что я точно избежал галлюцинаций. ![[photo_2025-09-05 15.04.37 (1).jpeg]] ![[photo_2025-09-05 15.04.37.jpeg]] ![[photo_2025-09-05 15.04.38.jpeg]] Получилось два теста. Первый — где программа Quick MTF замеряла все диагональные линии по всей площади кадра. Это таблица 1. Второй прогон я делал уже только по центральным диагональным линиям, так как края кадра зачастую замыливаются оптикой. Это вторая таблица.