Кроп матрица и полный кадр: Полный кадр или кроп – какую камеру выбрать?

Полный кадр или кроп – какую камеру выбрать?

Поделиться в соц. сетях:

Каждый, кто планирует заниматься фотосъемкой, ответственно подходит к выбору самого устройства. И это правильно. В первую очередь каждый любитель и профессионал обращает внимание на качество матрица. Ее размер — это очень важный параметр, но сперва стоит познакомиться с самим устройством, что представляет из себя матрица фотоаппарат. Какая лучше? — с этим мы и разберемся в этой статье, а для этого нужно удариться в изучение всех ее характеристик.

Разрешение

Фотодатчик представляет из себя множество датчиков пикселей. Количество этих пикселей характеризует разрешение оцифрованного изображения. Детализация обусловлена числом этих пикселей. Теперь вы понимаете, от чего именно зависит четкость изображения. Для DSLR-камер это количество называется мегапикселями.

Важно! Приставку “мега” можно заменить условным домножением на один миллион.

Современные технологии имеют до 30 миллионов пикселей. Размер матрицы обратно пропорционально влияет на глубину резкоти фотоснимка. Также этот параметр влияет и на размеры пикселя, только уже прямо пропорционально. Не трудно сделать вывод, что от размеров зависит и светочувствительность, и цветопередача.

Важно! Каждый из пикселей формирует лишь одну точку изображения, отсюда следует, что их количество определит детальность фотоснимка.

Размер матрицы фотоаппарата, какой лучше выбрать? Давайте сперва разберемся с его предназначением.

Физический размер матрицы

Именно этот параметр играет одну из самых главных ролей в работе фотоаппарата. Очевидно, что речь идет про геометрические размеры. Ширина и длина сенсорного датчика измеряется в миллиметрах, а в некоторых камерах может быть переведена в дюймы.

Важно! При выборе камеры следует выбирать меньшие значения в дюймах, поскольку в характеристиках всегда указывается обратная величина.

От этого размера зависит и цифровой шум, который возникает при переносе основного сигнала на передатчик фотокамеры. От площади зависит и то, сколько света попадет на сенсор.

В последнее время принято брать во внимание и коэффициент “crop factor”, который показывает отношение сенсора и полного кадра.

Важно! В зависимости от поставленных целей, разберитесь с нашей помощью также в том, зеркальный или цифровой фотоаппарат лучше.

Светочувствительность

Светочувствительностью называется свойство пленок или матриц, которые выполнены из материала, чувствительного к свету. Этот параметр характеризует скорость “впитывания” света. По стандартам этот параметр принято обозначать как ISO.

Важно! Чем выше это значение, тем меньшее количество световых лучей потребуется для съемки. Такое явление очень полезно, когда нужно работать в слабо освещенном помещении.

Именно этот показатель указывает на способность усиления сигнала. Все это означает, что высокое значение ISO приведет к большему усилению сигнала, но не получится избежать усиления шумов. Поэтому большие значения — это не всегда показатель качества.

Важно! Воздержитесь от таких фотоаппаратов, если не уважаете зернистость.

Самое оптимальное значение ISO должно быть где-то 400 единиц.

Вот мы и перешли к самому главному вопросу: какой тип матрицы лучше для фотоаппарата?.

Типы матриц фотоаппаратов

Выделяют следующие типы матриц, которые зависят от вида используемого светофильтра:

• RGB — это самый дешевый тип, имеющий самое большое распространение в фото-технике.
• RGBW. Модели с таким типом обойдутся чуть дороже, но, как известно, за качество нужно платить. RGBW удобно использовать в слабоосвещенных местах.
• RGBE. В таких матрицах установлен фильтр Баера, что положительно сказывается на цветовой гамме фотоснимка. Цвета таких фотографий наиболее максимально приближены к естественным.

Важно! Не думайте, что высокими характеристиками обладают исключительно профессиональные дорогостоящие модели. Вполне реально сегодня подобрать:

• фотоаппарат-мыльницу с хорошей матрицей;
• хорошего качества полупрофессиональный фотоаппарат.

Также можно классифицировать датчики по двум разным типам сенсоров:

1. CCD (ПЗС). Обеспечивает последовательное считывание с ячеек информации.
2. CMOS (КМОП). Считывает данные отдельно по конкретному адресу нужной ячейки.

В чем же еще их различия?

• Матрицы ПЗС требовательны по времени к “созданию” фотографии. Такие устройства невыгодно использовать для быстрой съемки.
• Если вы заинтересованы в автоматической фокусировке или экспонометрии, то CMOS типа bsi — это самый лучший вариант для приобретения.
• CCD-матрица имеет неоспоримое преимущество над CMOS — это ее малые габариты. Поликремниевый светодиод позволяет достичь меньших размеров этого элемента, но он же пагубно влияет на качество снимков в тех помещениях, которые оборудованы слабым освещением.
• В структуре CMOS-матрицы использованы полупроводники из металлооксидных материалов, которые приводят к большему размеру, но позволяют получить лучшее качество фотоснимков.

Важно! Независимо от того, как часто и в каких целях вы будете использовать новую технику, лучше побеспокоиться сразу о том, чтобы поставить хорошие батарейки для фотоаппарата.

Как узнать размер пикселя матрицы?

© 2021 Vasili-photo.com

Для чего фотографу может потребоваться размер пикселя? Таких ситуаций хватает. Знание размера пикселя бывает полезно для определения безопасной выдержки при съёмке с рук, ведь чем мельче пиксель, тем заметнее на снимках проявляется дрожание камеры, и тем более короткая выдержка может потребоваться для устранения шевелёнки. Не имея представления о размере пикселя матрицы вашего фотоаппарата, нельзя всерьёз рассуждать о глубине резкости, поскольку именно от размера пикселя напрямую зависит допустимый диаметр кружка рассеяния. Значение дифракционно-ограниченной диафрагмы для конкретной фотокамеры также зависит от размера пикселя. Наконец, не исключено, что при сравнении нескольких камер вы захотите узнать, какая из них обладает большей плотностью пикселей, а, значит, обеспечивает лучшую детализацию и больше подходит для съёмки удалённых объектов.

В инструкциях к цифровым фотоаппаратам очень редко указывается размер пикселя матрицы, но, к счастью, этот параметр довольно легко рассчитать самостоятельно.

В большинстве инструкций можно найти сведения о физическом размере фотоматрицы, а также о её линейном разрешении, т.е. о количестве пикселей, умещающихся на матрице в одном ряду по горизонтали или по вертикали. Например, матрица цифрового фотоаппарата Canon EOS 70D имеет размеры 22,5 × 15 мм или 5472 × 3648 пикселей. Чтобы найти размер одного пикселя, достаточно взять цифры для любой из сторон, разделить миллиметры на пиксели и умножить полученное частное на 1000, чтобы перевести результат в микрометры (микроны). Получаем формулу:

, где

n – размер пикселя в микрометрах;

x – линейный размер матрицы в миллиметрах по одной из сторон;

a – количество пикселей по соответствующей стороне.

Для упомянутого выше 70D расчёт будет следующим:

22,5 ÷ 5472 · 1000 ≈ 4,1 мкм

Результат округлён до 0,1 мкм. Этого более чем достаточно для любых практических целей. Я использовал длинную сторону матрицы, но вы можете взять короткую и убедиться в том, что результат будет идентичным. У всех массовых современных фотоаппаратов пиксели условно квадратные, и потому расчёты можно проводить по любой из сторон матрицы. Впрочем, при использовании длинной стороны погрешность вычисления оказывается несколько меньше.

Возможно, вам не хочется лезть в инструкцию? Что ж, размер пикселя можно вычислить и не зная точных размеров матрицы.

Вам достаточно вспомнить разрешение вашей камеры в мегапикселях и её кроп-фактор. Уж эти-то параметры своего аппарата знает любой фотолюбитель. Формула будет выглядеть следующим образом:

, где

n – всё тот же размер пикселя в микрометрах;

Kf– кроп-фактор;

N – разрешение в мегапикселях.

Таким образом, для Canon EOS 70D, обладающего кроп-фактором 1,6 и разрешением 20 Мп получаем:

29,4 ÷ (1,6 · √20) ≈ 4,1 мкм

Как видим, обе формулы дают абсолютно единодушный ответ. Вы вправе использовать ту, которая вам больше нравится.

На случай, если кто-то из моих читателей не в ладах с квадратными корнями, я счёл своим долгом самостоятельно рассчитать размеры пикселей для некоторых наиболее употребимых цифровых форматов и свести эти данные в единую таблицу. Пользуйтесь на здоровье.

Размер пикселя в зависимости от разрешения камеры и её кроп-фактора, мкм.

Разрешение, Мп	Кроп-фактор
	1*	1,5	1,6	2	2,7
10	6,2	5,8	3,4
12	8,5	5,7	5,3	4,2
14	5,2	2,9
16	7,3	4,9	3,7
18	6,9	4,3	2,6
20	6,6	4,1	2,4
21	6,6	4,2
22	6,4
24	6	4	3,8
28	3,7
30	5,4
36	4,9
42	4,5
45	4,4
50	4,1

* Кроп-фактор, равный единице, соответствует полному кадру (36 × 24 мм).

Очевидно, что чем меньше матрица цифрового фотоаппарата и чем выше его разрешение, тем меньшим размером обладает единичный пиксель матрицы. Хорошо это или плохо?

Главным, да, пожалуй, и единственным положительным следствием уменьшения размеров отдельного пикселя является возрастание общей плотности пикселей. Матрица с большей плотностью пикселей при прочих равных условиях способна обеспечить лучшую детализацию снимка. Однако это преимущество, хоть и довольно весомое, тянет за собой целый ворох негативных последствий. Камеры с высоким разрешением очень требовательны к качеству объективов и техническому мастерству фотографа. Они не прощают небрежности в работе и с циничным удовольствием запечатлят на снимке не только полезные детали, но и всевозможные дефекты оптики, шевелёнку и промахи фокусировки. Чем мельче пиксель, тем раньше становится заметным негативное влияние дифракции на резкость при диафрагмировании объектива. Вместе с тем, мелкий пиксель диктует пропорционально малые размеры допустимого кружка рассеяния, уменьшая тем самым глубину резко изображаемого пространства.

Следует помнить, что при двукратном уменьшении линейных размеров пикселя его площадь уменьшается вчетверо, а, значит, вчетверо же уменьшается и количество фотонов, которые способен уловить фотодиод в единицу времени. На практике это означает падение ёмкости фотодиода, и пропорциональное снижение динамического диапазона матрицы. Можно даже сказать, что повышение количества пикселей почти всегда осуществляется ценой снижения их качества.

***

Не исключено, что у некоторых читателей возникнет вопрос: а действительно ли автор уверен в том, что размер пикселя может быть рассчитан с помощью приведённых им формул? Нет, автор в этом не уверен. Собственно фотодиоды матрицы занимают далеко не всю её площадь, и их фактический размер всегда меньше расчётного (см. «Как работает цифровой фотоаппарат»). Если быть точным, то формулы наши позволяют вычислить расстояние между геометрическими центрами двух соседних фотодиодов. Это расстояние смело может быть принято за теоретический размер пикселя и использовано для любых необходимых фотографу вычислений.

Что же в итоге лучше?

Объективного мнения на этот счет найти невозможно, поскольку каждая технология имеет неоспоримые достоинства и недостатки. Да и все, по большей степени, зависит от сферы их применения.

Важно! Наверняка вам не захочется просто складировать готовые снимки, тем более если они будут получаться интересными и яркими. Сохраните себе в закладки предложенные ниже статьи, которые вам пригодятся в будущем:

• Как выбрать цифровые фоторамки?
• Как оформить стену фотографиями?

Какие плюсы и минусы у полнокадровых и кропнутых камер?

Вопрос выбора между полным кадром и кропом не стоял бы так остро, если бы у полного кадра были одни плюсы, а у кропа – одни минусы. Но в этом вопросе далеко не все так однозначно.

Плюсы кроп-камер:

• Компактность – удобный размер камеры для путешествий.
• Увеличение – кропнутая матрица увеличивает фокусное расстояние объектива и приближает картинку.
• Доступность – низкая стоимость дает возможность любому фотолюбителю заниматься любимым делом.

Минусы кроп-камер:

• Шумы при съемке в темное время суток.
• Недостаток вариантов широкого угла.
• Уменьшение светосилы объектива.

Кроп и полный кадр.

Плюсы полного кадра:

• Красивое размытие за счет малой глубины резкости.
• Чистая картинка при съемке на высоких значениях ISO.
• Большой размер видоискателя.
• Глубокие цвета и оттенки в полутонах.
• Широкий динамический диапазон.

Минусы полного кадра:

• Серьезные габариты и большой вес камеры и объективов для фулфрейма.
• Высокая цена увеличивает порог входа в профессию фотографа.

Фотоаппараты Nikon, бюджетные и зеркальные

Японская компания Nikon является производителем оптики и устройств для обработки изображений. Была основана в 1917 году. Занималась производством оптики для флота Японии. После Второй Мировой войны переквалифицировались на производство продукции для населения. В 1946 году выпустили первый фотоаппарат Nikon. С тех пор компания стала совершенствовать свои технологии и производить новые фотоаппараты.

С 2006 года компания практически прекратила производство пленочных фотоаппаратов, и сконцентрировалась на производстве цифровых фотокамер. Кроме того Nikon производит фото-принадлежности, бинокли, сканеры и микроскопы. Под торговой маркой Nikkor выпускаются объективы для фотоаппаратов.

Компания Nikon одна из самых успешных компаний на рынке фотоаппаратуры. Их основными конкурентами являются Canon и Sony.

Модельная линейка фотоаппаратов компании Nikon довольно широка. Для любителей классики на данный момент выпускается пеленочная зеркальная усовершенствованная фотокамера F6.

Цифровые фотоаппараты делятся на три основные категории: зеркальные, серия COOLPIX и серия Nikon 1.

Зеркальные фотокамеры SLR разделяют на два вида: любительские и профессиональные. Зеркальные фотоаппараты отличаются уникальной системой позволяющей видеть предмет съемки, через объектив, используемый для выполнения снимка. Среди профессиональных очень популярна модель D700 а так же новинка D4.

Любительские зеркальные фотокамеры сейчас на гребне волны популярности. В топе продаж интернет магазинов такие модели как D7000, D3100, D5100 и конечно же D90. Любительские камеры отличаются от профессиональных тем, что они более компактные и несколько ограниченные в возможностях.

Серия COOLPIX это обычные компактные камеры с зуммированием. В свою очередь эта серия делится на три группы. Группа S (Style), отличаются компактностью, современным и красочным дизайном и невысокой стоимостью. Популярна модель S2600.

Группа L (Life) — это практичные фотокамеры с зуммированием. В модельной линейки представлены как суперзумы так и камеры с широкоугольным объективом. В группе L популярна модель L25.

Группа P (Performance) разработана специально для тех, кто хочет многофункциональную камеру, идущую в ногу со временем по доступной цене. Это гибридные камеры внешне похожие на зеркальные фотокамеры. Одной из самых популярных моделей является P510.

Компания Nikon производит и специализированную камеру для людей ведущих активный образ жизни COOLPIX AW100. Модель водонепроницаема, морозостойка и прочна, оснащена встроенным компасом и GPS с картой мира.

Серия Nikon 1 — это компактные камеры со съемным объективом. Пока что представлены всего три модели: J1, J2, V1. Отличаются интеллектуальным выбором снимка, режимом моментальной съемки. Делает до 60 кадров в секунду.

Nikon продолжает искать новые технологии для внедрения в фотокамеры. Основные тенденции в развитии компании это усовершенствование оптики и фотоаппаратов.

Как обрезать изображение с помощью модуля Numpy?

В этой статье мы узнаем о самом наивном и эффективном способе обрезки изображения без использования дополнительных модулей.

Модуль numpy — это библиотека Python, используемая для работы с массивами и большими наборами данных. Python не имеет встроенной поддержки массивов, в отличие от других языков высокого уровня, таких как C, C++, Java и т. д., которые изначально обеспечивают реализацию массивов. Python скорее имеет связанные списки, которые решают проблему статического распределения (в основном) и позволяют хранить разнородные данные, но не допускают непрерывного хранения данных. Numpy восполняет этот недостаток, вводя в язык массивы, которые представляют собой однородную структуру данных и хранятся в смежных областях памяти.

Поскольку данные внутри изображения (за исключением информации заголовка) однородны и обычно доступны последовательно или путем прямого доступа (через добавление смещений), использование массивов для хранения данных пикселей изображения позволяет выполнять более быстрые операции с изображением. В этой статье мы рассмотрим обрезку изображения с помощью Numpy 9.Массивы 0006 (содержащие информацию о пикселях).

Во многих модулях существуют различные методы обрезки изображения, самый наивный и эффективный подход к обрезке изображения — использовать индексирование массивов numpy .

Использование индексации для обрезки изображений

Поскольку Numpy изначально не поддерживает метод обрезки изображения (поскольку он не является библиотекой обработки изображений), мы можем использовать методы индексации для достижения нашей цели. Для демонстрации мы будем использовать следующее изображение: —

Следующее изображение имеет размеры 4K (3840×2160).

Мы обрезаем изображение выше так, чтобы логотип в середине занимал большую часть изображения.

Так как кадрирование изображения *обычно выполняется вручную, мы должны заранее получить координаты интересующей области. Для обрезки требуется 4 координаты (или пара кортежей размера 2). Первый набор координат определяет верхний левый угол области интереса (или Bbox), а следующие два обозначают координаты нижнего правого угла области интереса. В нашем случае координаты области интереса будут равны 9.0005 (1413, 653) и (2361, 1385) (при условии, что используется индексация по строкам). Для отображения и чтения изображения мы воспользуемся помощью библиотеки Pillow , которая представляет собой библиотеку обработки изображений на python.

Ниже представлена ​​программа для обрезки данного изображения:

Python3

Из PIL Import Image Import AS .0052     изображение = изображение. open ( 'W3.jpg' )     image_arr = numpy. array(image)     image_arr = image_arr[ 700 : 1400 , 1450 : 2361 ]     image = Image.fromarray(image_arr)     image.show()

Output:

Объяснение:

• Сначала мы импортировали модуль изображения из библиотеки PIL (или подушки). Затем мы импортировали библиотеку Numpy под псевдонимом np 9.0006 (общее соглашение). После чего мы создали объект Image желаемого изображения ( W3. jpg ) и сохранили объект в переменной image . Итак, переменная изображения имеет тип PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile.
• Чтобы создать массив Numpy из этого объекта, мы передали его через метод np.array (), который извлек из изображения все данные Pixel и сохранил их в переменной image_arr . В результате мы получили Массив Numpy формы (2160, 3840, 3) .
• Затем мы вырезали массив из каждого измерения. В операторе image_arr[700:1400, 1450:2361] 700 обозначает начальную строку, а 1400 обозначает конечную строку. Где 1450 представляет собой начальный столбец, а 2316 представляет собой конечный столбец. Все эти значения отображают пиксель в этом месте, поэтому кадрирование с координатами 9 вверху слева0005 (1450, 700) и нижние левые координаты (2361, 1400) .
• Наконец, мы преобразовали массив Numpy обратно в изображение, используя Image. fromarray() . В итоге мы отобразили изображение с помощью функции show() .

Понимание кроп-фактора — фотография Ари Хазеги

Одной из наиболее часто обсуждаемых тем на различных форумах по фотооборудованию, особенно среди любителей птиц и диких животных, является кроп-фактор камеры. К сожалению, эта тема иногда неправильно понимается даже некоторыми опытными фотографами. Хуже того, некоторые производители камер рекламируют короткие объективы на своих камерах с небольшим сенсором как «эквивалентные» гораздо более длинным и более дорогим объективам. Такая реклама, хотя и приемлема с юридической и технической точек зрения, может вводить в заблуждение. В этой короткой статье. Я объясню основную и простую концепцию «обрезанного» сенсора, чтобы пролить больше света на эту тему.

Кроп-фактор не увеличивает фокусное расстояние.

Вопреки распространенному в Интернете мифу, камера с кроп-сенсором не увеличивает фокусное расстояние любого объектива. Любой объектив имеет фиксированное фокусное расстояние, не зависящее от камеры, на которой установлен объектив. Объектив 400 мм всегда остается объективом 400 мм, установлен ли он на EOS-7D Mark II или EOS-1DX Mark II или на камеру с меньшим сенсором через адаптер. Фокусное расстояние — это свойство оптики объектива. Кроп-фактор относится только к размеру сенсора. Кроп-фактор 1,6 X (также называемый APS-C) означает, что датчик изображения примерно в 1,6 раз меньше стандартной 35-мм пленки с каждой стороны, или примерно 22,5 мм x 15 мм. Полнокадровый (FF) датчик (кропирование 1,0X) означает, что размер датчика составляет примерно 36 мм x 24 мм. Стандартные размеры датчиков показаны на рисунке ниже (источник: Wiki). Canon EOS-7D Mark II использует датчик APS-C, который примерно в 2,6 раза меньше, чем полнокадровый датчик серии EOS 1D/5D (1,6 x 1,6 = 2,56), как показано ниже.

 

распространенные форматы датчиков изображения (источник: Википедия)

 

Поскольку датчик кадрированного изображения меньше, он видит меньшую часть изображения, проецируемого объективом.

Предположим, вы снимаете сову с расстояния 18 ярдов с помощью объектива 500 мм. Объектив проецирует одно и то же изображение на плоскость датчика камеры APS-C и камеры FF. Но поскольку у камеры APS-C матрица меньшего размера, изображение, которое она снимает, «обрезается» по сравнению с изображением, снятым камерой FF. Сенсор APS-C имеет более узкое поле зрения (FOV).

Проецируемое изображение с объективом 500 мм в полнокадровой камере (слева) и камерой APS-C (справа). Разницы в проецируемых изображениях нет. Кроп-сенсор видит меньшую часть проецируемого изображения, потому что оно меньше. Именно так сенсор называется «обрезанным».

 

Изображение, записанное каждым датчиком, показано ниже.

 

Изображение, снятое датчиком FF, по сравнению с датчиком APS-C.

Чтобы получить такое же поле зрения с камерой FF, вы можете просто обрезать изображение FF в Photoshop. Но какое изображение будет иметь больше пикселей? Вы можете подумать, что это изображение с сенсора APS-C.

Но это неправильно! Правильный ответ зависит от размер пикселей. Если датчики APS-C и FF имеют одинаковый размер пикселя, обрезанное изображение с датчика FF и исходное изображение с датчика APS-C будут иметь одинаковое количество пикселей. Но если датчик APS-C имеет меньшие пиксели, он будет иметь больше пикселей, чем кадрированное изображение камеры FF. Если датчик FF имеет меньшие пиксели, чем датчик APS-C, он будет иметь больше пикселей на птице после кадрирования. Это показано графически ниже. Пиксели нарисованы очень большими для лучшей видимости. Обратите внимание, что после обрезки изображения FF оба изображения будут иметь одинаковую глубину резкости (DOF).

Датчик A:FF и APS-C с пикселями одинакового размера. (например, EOS 7D Mark II и EOS-5DS R с пикселями примерно одинакового размера). Оба изображения будут иметь одинаковое количество пикселей на сове.

 

B: датчик FF с более крупными пикселями, чем у датчика APS-C. (например, EOS-1D X Mark II и EOS-7D Mark II). Картинка с ФФ сенсора будет меньше пикселей на сову.

 

C: Сенсор FF с меньшими пикселями. (например, EOS-5DSR и EOS-50D). Изображение с сенсора ФФ будет иметь больше пикселей на сове.

 

Итак, все дело в размере пикселя. Например, при съемке на оригинальную камеру EOS-7D (APS-C, 18 мегапикселей) и EOS-5DS R (FF, 51 мегапиксель) рядом друг с другом на изображении птицы будет больше пикселей, даже после кадрирования, чтобы получить такое же поле зрения, как у сенсора APS-C. Производители камер обычно не указывают размер пикселя в спецификации камеры, но легко рассчитать, сколько пикселей останется при кадрировании изображения до заданного FOV. Вы можете использовать эту простую формулу: количество пикселей после обрезки до заданного FOV = (общее количество пикселей на сенсоре) / (FOV x FOV). В качестве примера давайте подсчитаем, сколько пикселей останется в файле EOS-5D Mark IV после обрезки его до того же FOV, что и у EOS-7D Mark II.

Ответ: 30 мегапикселей/(1,6 x 1,6) ~ 12 мегапикселей. Это означает, что каждая сторона изображения EOS-7D Mark II будет примерно в 1,3 раза длиннее, чем изображение 5D Mark IV при просмотре на экране в масштабе 100%, другими словами, оно увеличивается в 1,3 раза. Обратите внимание, что это число не равно 1,6-кратному кроп-фактору. Используя ту же математику, мы получаем ~ 20 мегапикселей для обрезанного изображения с EOS-5DS R. Это означает, что EOS-7D Mark II не имеет увеличения или «фактора охвата» по сравнению с 5DS R с высоким разрешением.

Представление о том, что камера APS-C превращает объектив с фокусным расстоянием 500 мм в объектив с фокусным расстоянием 800 мм, неверно, и нет такой вещи, как увеличение с коэффициентом кадрирования, меньший сенсор ничего не увеличивает. Меньшие пиксели приводят к большему количеству пикселей на объекте на заданном расстоянии, а не меньший датчик.

Другим очень важным фактором является то, что большее количество пикселей на объекте не всегда означает более мелкие детали или более высокое качество изображения. Не все пиксели одинаковы. Меньшие пиксели имеют более низкий динамический диапазон (DR), вы можете думать о них как о меньших ведрах, которые собирают меньше света, чем более крупный пиксель. Такие плотно упакованные датчики также более подвержены электронным и оптическим перекрестным помехам или интерференции между соседними пикселями в матрице. Все это снижает качество сигнала, поступающего от сенсора, и, в конечном итоге, качество конечного изображения. Такие камеры, как EOS-7D Mark II с маленькими пикселями, часто страдают от недостатка микроконтрастности и резкости на уровне пикселей, а также чрезмерной зернистости при более высоких значениях ISO. Шумоподавление, необходимое для очистки файлов, часто уничтожает большую часть дополнительных деталей, захваченных меньшими пикселями. Файлы с камер с маленькими пикселями нужно больше повышать резкость, чтобы компенсировать присущую им мягкость. Попытка приблизиться к объекту или использование более длинного высококачественного объектива приведет к гораздо более высокому качеству изображения, чем попытка получить меньшие пиксели на сенсоре.

 

Давайте теперь сосредоточимся на другом сценарии. Предположим, мы сравниваем EOS-7D Mark II и EOS-1DX Mark II. Оба имеют разрешение 20 мегапикселей, очевидно, что у EOS-7D Mark II пиксели намного меньше (площадь каждого пикселя примерно в 2,6 раза меньше). Мы устанавливаем объектив EF 400 мм f/4 DO IS II на EOS-7D Mark II, а объектив EF 600 мм f/4 IS II — на EOS-1D X Mark II. Теперь обе камеры захватывают примерно одинаковое поле зрения своими датчиками (для соответствия окончательным изображениям обрезка не требуется). Равны ли изображения? Точно нет.

Объектив 600 м имеет гораздо большую физическую апертуру, очевидно, это гораздо больший объектив. Площадь диафрагмы примерно в 2,25 раза больше у объектива 600 мм f/4 по сравнению с объективом 400 мм f/4. Это означает, что датчик большего размера в EOS-1D X Mark II собирает в 2,25 раза больше света (фотонов), чем EOS-7D Mark II. Отношение сигнал/шум в идеальном датчике пропорционально квадратному корню из числа собранных фотонов.

Чем выше количество фотонов, тем чище изображение и менее зернистым оно будет. Разница может быть не видна при хорошем освещении и низких значениях ISO, но при высоких значениях ISO или при повышении темных тонов изображения разница становится существенной. Кроме того, более крупные пиксели EOS-1D X Mark II имеют более высокий предел насыщенности светлых участков и лучшую микроконтрастность/резкость. Изображение с датчика FF также будет иметь меньшую глубину резкости, опять же, потому что апертура объектива 600 мм f/4 намного больше, чем объектива 400 мм f/4. В большинстве случаев для изображений птиц и диких животных желательна малая глубина резкости, поскольку она лучше изолирует объект от фона. Вот почему камеры FF часто обеспечивают превосходное качество изображения по сравнению с APS-C.

 

 

 

Таким образом, кроп-фактор сенсора не изменяет фокусное расстояние, не увеличивает изображение и не увеличивает охват. ТОЛЬКО размер пикселя (или обычно называемый «шагом пикселя») определяет, сколько пикселей останется на птице при съемке с заданного расстояния.