像素靠演算法

⑴ 圖片的像素和圖片的大小的比例是怎麼算的

像素是解析度的單位，如果一個圖片的寬是1280像素，高是720像素，那麼它的解析度就是1280X720，比例是16:9。

例如一個圖片的解析度是1280X720，那麼這個圖片的比例就是1280:720進行約分，也就是16:9。

例如一個圖片的解析度是800X600，那麼這個圖片的比例就是800:600進行約分，也就是4:3。

(1)像素靠演算法擴展閱讀

圖片的最大像素值是圖片的高寬像素的乘積，常見像素有：

80萬像素 1024×768 5」 （3.5×5英寸）

130萬像素 1280×960 6」 （4×6英寸）

200萬像素 1600×1200 8」（6×8英寸) 5」（3.5×5英寸）

310萬像素 2048×1536 10」（8×10寸） 7」（5×7英寸）

430萬像素 2400×1800 12」（10×12英寸） 8」（6×8英寸）

500萬像素 2560×1920 12」（10×12英寸） 8」（6×8英寸）

600萬像素 3000×2000 14」（11×14英寸） 10」（8×10寸）

⑵ 相片解析度和像素的計算方法

你提的問題是有些不明確。我舉例子說說。
假如在電腦中存儲的相片（或者說圖片），它已經有了一定的像素數量，詳細地說，就是橫向有若干像素點（設有X個），綜向有若干像素點（設為Y），那麼整個圖片有多少像素（設為Z）呢？就是
Z=X*Y
相片的清晰度與圖片的總像素數直接有關，所以解析度，就可以直接用像素數表示。那麼上邊的公式就是你所說的解析度和像素的關系，即他們的計算方法。
具體說，相片橫向有4000像素（可以說一行有4000點），縱向有3000像素（也可以說有3000行）。那麼總像素數為4000*3000=12000000個，這是1200萬像素，就可以說這個相片的解析度是1200萬的。

另外呢，在需要列印的時候，解析度應該用單位長度（橫向或縱向，一般兩個方式是一樣的）內由多少像素點組成來表示，長度常用英寸（英文單位為inch），像素點單位用px，解析度就是XX像素每英寸，每的英文為per，解析度單位常寫成ppi 。每英寸如果有300像素點，那麼就是300ppi，有的時候就稱為300線。
在這時，就有了這么個關系，
某一方向上的總長度 × 解析度 = 該方向上的像素數
另一方向上的總長度 × 解析度 = 另一方向上的像素數
以上兩個方向（橫向和縱向）上的像素數相乘，就是總像素數，最上邊我寫的式子就是這個意思。
得注意，電腦中存儲的相片究竟是多長，或者多高，是沒有太大意義的，你可以在電腦圖像處理的軟體中任意設，具體說，在PhotoShop這個軟體中，你可以將相片設成多少多少厘米或英寸，以及多大多大的解析度（如300像素每英寸）。你設置了這些後，PhotoShop這個軟體就會給重新計算出這個圖片的橫向和縱向的像素數（當然，如果超過來原始橫向和縱向的像素數，圖片存儲容量就會變大，可以雖然像素多了，但是也不會變得更清楚，這只是軟體通過插值演算法增加了像素）。拋開列印相關方面，電腦中存儲相片，僅用像素數來表示即可。
希望對你有幫助。

⑶ 手機像素怎麼計算

像素的演算法是:你手機照相的最大解析度相乘就是啦!
比如200萬像素的解析度是1600×1200=192萬約等於200萬像素~~
像素就是這樣算的!!!

⑷ 像素是怎麼計算的

「像素」（Pixel） 是由 Picture(圖像) 和 Element(元素)這兩個單詞的字母所組成的，是用來計算數碼影像的一種單位，如同攝影的相片一樣，數碼影像也具有連續性的濃淡階調，我們若把影像放大數倍，會發現這些連續色調其實是由許多色彩相近的小方點所組成，這些小方點就是構成影像的最小單位「像素」（Pixel）。這種最小的圖形的單元能在屏幕上顯示通常是單個的染色點。越高位的像素，其擁有的色板也就越豐富，越能表達顏色的真實感。

一個像素通常被視為圖像的最小的完整采樣。這個定義和上下文很相關。例如，我們可以說在一幅可見的圖像中的像素（例如列印出來的一頁）或者用電子信號表示的像素，或者用數碼表示的像素，或者顯示器上的像素，或者數碼相機（感光元素）中的像素。這個列表還可以添加很多其它的例子，根據上下文，會有一些更為精確的同義詞，例如畫素，采樣點，位元組，比特，點，斑，超集，三合點，條紋集，窗口，等等。我們也可以抽象地討論像素，特別是使用像素作為解析度地衡量時，例如2400像素每英寸(ppi)或者640像素每線。點有時用來表示像素，特別是計算機市場營銷人員，因此ppi有時所寫為DPI(dots per inch)。

用來表示一幅圖像的像素越多，結果更接近原始的圖像。一幅圖像中的像素個數有時被稱為圖像解析度，雖然解析度有一個更為特定的定義。像素可以用一個數表示，譬如一個"3兆像素" 數碼相機，它有額定三百萬像素，或者用一對數字表示，例如「640乘480顯示器」，它有橫向640像素和縱向480像素(就像VGA顯示器那樣)，因此其總數為640 × 480 = 307,200像素。

數字化圖像的彩色采樣點(例如網頁中常用的JPG文件）也稱為像素。取決於計算機顯示器，這些可能不是和屏幕像素有一一對應的。在這種區別很明顯的區域，圖像文件中的點更接近紋理元素。

在計算機編程中，像素組成的圖像叫點陣圖或者光柵圖像。光柵一次源於模擬電視技術。點陣圖化圖像可用於編碼數字影像和某些類型的計算機生成藝術。

原始和邏輯像素

因為多數計算機顯示器的解析度可以通過計算機的操作系統來調節，顯示器的像素解析度可能不是一個絕對的衡量標准。

現代液晶顯示器按設計有一個原始解析度，它代表像素和三元素組之間的完美匹配。（陰極射線管也是用紅－綠－藍熒光三元素組，但是它們和圖像像素並不重合，因此和像素無法比較）。

對於該顯示器，原始解析度能夠產生最精細的圖像。但是因為用戶可以調整解析度，顯示器必須能夠顯示其它解析度。非原始解析度必須通過在液晶屏幕上擬合重新采樣來實現，要使用插值演算法。這經常會使屏幕看起來破碎或模糊。例如，原始解析度為1280×1024的顯示器在解析度為1280×1024時看起來最好，也可以通過用幾個物理三元素組來表示一個像素以顯示800×600，但可能無法完全顯示1600×1200的解析度，因為物理三元素組不夠。

像素可以是長方形的或者方形的。有一個數稱為長寬比，用於表述像素有多方。例如1.25:1的長寬比表示每個像素的寬是其高度的1.25倍。計算機顯示器上的像素通常是方的，但是用於數字影像的像素有矩形的長寬比，例如那些用於CCIR 601數字圖像標準的變種PAL和NTSC制式的，以及所對應的寬屏格式。

單色圖像的每個像素有自己的輝度。0通常表示黑，而最大值通常表示白色。例如，在一個8點陣圖像中，最大的無符號數是255，所以這是白色的值。

在彩色圖像中，每個像素可以用它的色調，飽和度，和亮度來表示，但是通常用紅綠藍強度來表示（參看紅綠藍）。

比特每像素

一個像素所能表達的不同顏色數取決於比特每像素(BPP)。這個最大數可以通過取二的色彩深度次冪來得到。例如，常見的取值有 ：

8 bpp [28=256；(256色)]；
16 bpp [216=65536； (65,536色，稱為高彩色)]；
24 bpp [224=16777216； (16,777,216色，稱為真彩色)]；
48 bpp [248=281474976710656；(281,474,976,710,656色，用於很多專業的掃描儀) 。

256色或者更少的色彩的圖形經常以塊或平面格式存儲於顯存中，其中顯存中的每個像素是到一個稱為調色板的顏色數組的索引值。這些模式因而有時被稱為索引模式。雖然每次只有256色，但是這256種顏色選自一個選擇大的多的調色板，通常是16兆色。改變調色板中的色彩值可以得到一種動畫效果。視窗95和視窗98的標志可能是這類動畫最著名的例子了。

對於超過8位的深度，這些數位就是三個分量（紅綠藍）的各自的數位的總和。一個16位的深度通常分為5位紅色和5位藍色，6位綠色（眼睛對於綠色更為敏感）。24位的深度一般是每個分量8位。在有些系統中，32位深度也是可選的：這意味著24位的像素有8位額外的數位來描述透明度。在老一些的系統中，4bpp（16色）也是很常見的。

當一個圖像文件顯示在屏幕上，每個像素的數位對於光柵文本和對於顯示器可以是不同的。有些光柵圖像文件格式相對其他格式有更大的色彩深度。例如GIF格式，其最大深度為8位，而TIFF文件可以處理48位像素。沒有任何顯示器可以顯示48位色彩，所以這個深度通常用於特殊專業應用，例如膠片掃描儀和列印機。這種文件在屏幕上採用24位深度繪制。

子像素

很多顯示器和圖像獲取系統出於不同原因無法顯示或感知同一點的不同色彩通道。這個問題通常通過多個子像素的辦法解決，每個子像素處理一個色彩通道。例如，LCD顯示器通常將每個像素水平分解位3個子像素。多數LED顯示器將每個像素分解為4個子像素；一個紅，一個綠，和兩個藍。多數數碼相機感測器也採用子像素，通過有色濾波器實現。（CRT顯示器也採用紅綠藍熒光點，但是它們和圖像像素並不對齊，因此不能稱為子像素）。

對於有子像素的系統，有兩種不同的處理方式：子像素可以被忽略，將像素作為最小可以存取的圖像元素，或者子像素被包含到繪制計算中，這需要更多的分析和處理時間，但是可以在某些情況下提供更出色的圖像。

後一種方式被用於提高彩色顯示器的外觀解析度。這種技術，被稱為子像素繪制，利用了像素幾何來分別操縱子像素，對於設為原始解析度的平面顯示器來講最為有效（因為這種顯示器的像素幾何通常是固定的而且是已知的）。這是反走樣的一種形式，主要用於改進文本的顯示。微軟的ClearType，在Windows XP上可用，是這種技術的一個例子。

兆像素

一個兆像素(megapixel)是一百萬個像素，通常用於表達數碼相機的解析度。例如，一個相機可以使用2048×1536像素的解析度，通常被稱為有「3.1百萬像素」 (2048 × 1536 = 3,145,728)。

數碼相繼使用感光電子器件，或者是耦合電荷設備(CCDs)或者CMOS感測器，它們記錄每個像素的輝度級別。在多數數碼相機中，CCD採用某種排列的有色濾波器，在Bayer濾波器拼合中帶有紅，綠，藍區域，使得感光像素可以記錄單個基色的輝度。相機對相鄰像素的色彩信息進行插值，這個過程稱為解拼（de-mosaic），然後建立最後的圖像。這樣，一個數碼相機中的x兆像素的圖像最後的彩色解析度最後可能只有同樣圖像在掃描儀中的解析度的四分之一。這樣，一幅藍色或者紅色的物體的圖像傾向於比灰色的物體要模糊。綠色物體似乎不那麼模糊，因為綠色被分配了更多的像素（因為眼睛對於綠色的敏感性）。參看[1]的詳細討論。

作為一個新的發展，Foveon X3 CCD採用三層圖像感測器在每個像素點探測紅綠藍強度。這個結構消除了解拼的需要因而消除了相關的圖像走樣，例如高對比度的邊的色彩模糊這種走樣。

類似概念

從像素的思想衍生出幾個其它類型的概念，例如體元素(voxel)，紋理元素(texel)和曲面元素(surfel)，它們被用於其它計算機圖形學和圖像處理應用。

數碼相機的像素

像素是衡量數碼相機的最重要指標。像素指的是數碼相機的解析度。它是由相機里的光電感測器上的光敏元件數目所決定的，一個光敏元件就對應一個像素。因此像素越大，意味著光敏元件越多，相應的成本就越大。

數碼相機的圖像質量是由像素決定的，像素越大，照片的解析度也越大，列印 尺寸在不降低列印質量的同時也越大。早期的數碼相機都是低於100萬像素的。從1999年下半年開始，200萬像素的產品漸漸成為市場的主流。當前的數碼相機的發展 趨勢，像素宛如PC機的CPU主頻，有越來越大的勢頭。

其實從市場分類角度看，面向普及型的產品，考慮性價比的因素，像素並不是 越大越好。畢竟200萬像素的產品，已經能夠滿足目前普通消費者的大多數應用。因 此大多數廠商在高端數碼相機追求高像素的同時，當前其產量最大的，仍是面向普 及型的百萬像素產品。專業級的數碼相機，已有超過1億像素級的產品。而300萬像 素級的產品，將隨著CCD（成像晶元）製造技術的進步和成本的進一步下降，也將很 快成為消費市場的主流。

另外值得消費者注意的是，當前的數碼相機產品，在像素標稱上分為CCD像素和經軟體優化後的像素，後者大大高於前者。如某品牌目前流行的數碼相機，其CCD像素為230萬，而軟體優化後的像素可達到330萬。

像素畫

像素其實是由很多個點組成。

我們這里說的「像素畫」並不是和矢量圖對應的點陣式圖像，而是指的一種圖標風格的圖像，此風格圖像強調清晰的輪廓、明快的色彩，同時像素圖的造型往往比較卡通，因此得到很多朋友的喜愛。

像素圖的製作方法幾乎不用混疊方法來繪制光滑的線條，所以常常採用.gif格式，而且圖片也經常以動態形式出現.但由於其特殊的製作過程，如果隨意改變圖片的大小，風格就難以保證了。

像素畫的應用范圍相當廣泛，從小時候玩的FC家用紅白機的畫面直到今天的GBA手掌機；從黑白的手機圖片直到今天全彩的掌上電腦；即使我們日以面對的電腦中也無處不充斥著各類軟體的像素圖標。如今像素畫更是成為了一門藝術，深深的震撼著你我。

效象素值

首先我們要明確一點，一張數碼照片的實際象素值跟感應器的象素值是有所不同的。以一般的感應器為例，每個象素帶有一個光電二極體，代表著照片中的一個象素。例如一部擁有500萬象素的數碼相機，它的感應器能輸出解析度為 2,560 x 1,920的圖像—其實精確來講，這個數值只相等於490萬有效象素。有效象素周圍的其他象素負責另外的工作，如決定「黑色是什麼」。很多時候，並不是所有感應器上的象素都能被運用。索尼F505V就是其中的經典案例。索尼F505V的感應器擁有334萬象素，但它最多智能輸出1,856 x 1,392即260萬象素的圖像。歸其原因，是索尼當時把比舊款更大的新型感應器塞進舊款數碼相機裡面，導致感應器尺寸過大，原來的鏡頭不同完全覆蓋感應器中的每個象素。

因此，數碼相機正是運用」感應器象素值比有效象素值大「這一原理輸出數碼圖片。在當今市場不斷追求高象素的環境下，數碼相機生產商常常在廣告中以數值更高的感應器象素為對象，而不是反映實際成像清晰度的有效象素。

感應器象素插值

在通常情況下，感應器中不同位置的每個象素構成圖片中的每個象素。例如一張500萬象素的照片由感應器中的500萬個象素對進入快門的光線進行測量、處理而獲得（有效象素外的其他象素只負責計算）。但是我們有時候能看到這樣的數碼相機：只擁有300萬象素，卻能輸出600萬象素的照片！其實這里並沒有什麼虛假的地方，只是照相機在感應器300萬象素測量的基礎上，進行計算和插值，增加照片象素。

當攝影者拍攝JPEG格式的照片時，這種「照相機內擴大」的成像質量會比我們在電腦上擴大優秀，因為「照相機內擴大」是在圖片未被壓縮成JPEG格式前完成的。有數碼相片處理經驗的攝友都清楚，在電腦裡面擴大JPEG圖片會使畫面細膩和平滑度迅速下降。雖然數碼相機插值所得的圖片會比感應器象素正常輸出的圖片畫質好，但是插值所得的圖片文件大小比正常輸出的圖片大得多（如300萬感應器象素插值為600萬象素，最終輸入記憶卡的圖片為600萬象素）。因此，插值所得的高象素看來並沒有太多的可取之處，其實運用插值就好像使用數碼變焦－並不能創造原象素無法記錄的細節地方。

CCD總象素

CCD總象素也是一個相當重要指標，由於各生產廠家採用不同技術，所以其廠家標稱CCD像素並不直接對應相機實際像素，所以購買數碼相機時更要看相機實際所具有總像素數。一般來講總像素水平達到300萬左右就可以滿足一般應用了，一般200萬象素、100萬象素產品也可以滿足低端使用，當然更高象素數碼相機可以得到更高質量照片，現在有些公司已經開始推出600萬象素級別普通數碼相機了。

⑸ 相機像素有幾種演算法如何換算

就一種演算法，就是圖片的長寬像素的乘積

舉個例子
一張數碼相片是3872*2592，它的意思是這張照片長有3872個像素，寬有2592個像素，兩個乘起來一共是10036224個像素，所以可以判斷這張照片是千萬像素數碼相機拍攝的

明白了吧？

⑹ 有用的冷知識：手機拍照如何消滅鬼影蘋果靠演算法，其他靠硬體

對於世界上銷量最大的蘋果手機來說，雖然不少媒體為了流量經常吐槽蘋果的問題，但相對來說，蘋果在功能、系統上甚至是屏幕效果方面，依然是這世界上最好的手機。當然我們不能否認蘋果手機的一些問題，比如說電池較小，或者像綠屏以及某個系統突然機身發熱的毛病。不過真要說蘋果有什麼讓大家感到不滿意的地方，那麼iPhone拍照容易出現鬼影，絕對算是其中的一個。

不過平心而論，手機拍照各家的水準有高有低，蘋果怎麼說也算是在第一檔次的廠商中，拍照出現的鬼影雖然是一個不能忽視的問題，但並不只是蘋果一家的問題，包括小米、華為、一加、三星等等廠商，他們的手機在拍照時其實也容易出現類似的問題。那麼今天我們就來聊聊手機拍照出現鬼影的原因，以及如何解決這個問題。

要說清楚鬼影這個事兒，首先要了解啥是鬼影。其實用最直觀的說法就是，在照片中出現了本不該有的圖像，這就感覺我們拍照像靈異照片，所以我們就稱之為鬼影。一般來說，鬼影其實都和光線有關，所以對於拍照最常見的鬼影，通常都是一些光源反射的圖像。比如說交通燈的映射的圖像出現在照片其他位置，又比如說黑色的天空中，出現很多不應該有的光斑，尤其是後者最為常見。

很多人都吐槽iPhone拍照會出現各種鬼影，特別是晚上的時候。不過事實上，不僅蘋果手機，其他任何品牌的手機，在現階段如果沒有經過特殊的一些處理，幾乎都會拍出鬼影這種情況，包括現在的旗艦手機，比如說一加9 Pro或者小米11 Ultra。為什麼大家老是用這個事兒吐槽iPhone呢？可能是在當時覺得iPhone手機這么貴，就不該出現這些問題。

一般來說，鬼影最容易出現在夜景拍攝上，因為夜晚光線環境復雜，各種光線交雜在一起，是特別容易引起鬼影的問題。除了鬼影之外，各大手機還容易出現的拍照問題就是炫光，我們經常看到拍照的時候，有其他光源照入圖片中，並讓整個畫面對比度降低，更容易出現大量的刺眼光照畫面，這就是炫光。

事實上，大多數手機，在光線環境越復雜的地方拍照，就越容易引起鬼影或者炫光這樣的現象，幾乎是無解。哪怕是華為這樣常年被認為是拍照水準世界第一的手機，也無法避免鬼影和炫光的問題。所以其實我們也挺奇怪，大家拍照都會出現差不多的問題，為什麼就老喜歡抓著蘋果的iPhone說事呢？何況現在其他旗艦手機其實價格也不便宜了。

那如何才能避免我們手機拍照時出現鬼影或者炫光呢？那還是得說說產生鬼影和炫光的原因是什麼。事實上，我們都知道，拍照就是一種光影的藝術，我們拍照的技術也好，拍照的硬體也好，事實上都要考慮光線的處理，而鬼影或者炫光，實際上代表著相機記錄了多餘光線，簡單來說就是雜光。

我們人眼能看到物體，原因是因為光線的反射，同樣的拍照能記錄下影像，其實也就是光線通過攝像頭進入感測器，最終感測器將進入的光線轉成信號，並記錄在圖片格式上，這就是最終的照片了。但是如果光線在進入感測器這個過程中，在鏡片、感測器等發生了不該有的反射和折射，那麼感測器就會記錄下這些不應該存在的光線，那麼相應的照片上就會出現不應該出現的圖像，這就是拍照出現鬼影的根本原因。

現在大家也就容易理解為什麼晚上容易出現鬼影的原因了，因為晚上光線環境更復雜，進入感測器的光線更容易出現折射反射的情況，那麼鬼影出現的概率自然也就大得多了。至於炫光的問題，本身就是拍照時，強光源射進畫面的一種表現，簡單來說就是在拍照時這些強光源喧賓奪主了，雖然也是雜光，但反而比鬼影好處理。

那麼要解決鬼影和炫光的話，有什麼辦法呢？最常見的方案自然是我們在拍照時要注意一些問題，雖然不能說完全避免鬼影和炫光的出現，但可以降低頻率。當然真正的終結方案，還是要靠廠商在技術和硬體上來解決，下面我們就來介紹一下如何避免手機拍照時的雜光問題。

我們說了，要避免手機拍照時的雜光問題，最關鍵還是要靠廠商在硬體上想辦法才行。既然鬼影這種玩意是光線在攝像頭表面以及感測器內造成的折射和反射，那麼首先就要在硬體上想點辦法避免這種多餘的光線折射。

一般來說，單反相機會採用鍍膜的方式來盡量減少雜光的出現，比如說鏡頭上鍍膜，鏡頭中或者轉接器上塗膜，這樣來減少光線多餘的折射。業內比較出名的就是蔡司鏡頭的T鍍膜，在鏡頭上能有效減少光線的折射和反射，避免多餘的雜光進入。

現在手機上在這方面做得比較好的就是vivo、索尼以及諾基亞，為啥呢？因為這幾家的旗艦手機都和蔡司有合作，採用了蔡司的T鍍膜技術，在攝像頭上有蔡司的鍍膜工藝。通過使用T鍍後，能有效過濾掉多餘的光線折射和反射。大家可以試試索尼和vivo同蔡司合作的手機，雖然拍照效果的確不算多強，但至少炫光現象要好於其他手機，同時夜晚鬼影的問題也不是那麼嚴重。

比如上面就是索尼上一代旗艦手機和IPhone 12的拍照對比，可以看出iPhone 12的畫面對比度嚴重不足，泛光比較嚴重，在強光源下有明顯的炫光現象；而索尼的手機因為使用了蔡司的T鍍膜技術，所以基本解決了炫光現象，畫面質感以及對比度都更出色，當然解析度是不如iPhone 12的……只不過這是另外一碼事。

當然了，並不是每個手機廠商都能和蔡司合作，像一加就非要和哈蘇合作，華為就看準了徠卡，只不過這種合作幾乎是基於商業角度，你要說對手機拍照真能起到多少促進的作用，可能有，但是一定沒購買者想得那麼多，很多所謂的風格和德味只不過是內置了後期模式而已，還真不能像蔡司一個鍍膜就能解決很多問題，直觀改善拍照效果。

而且我們也說了，拍照也不能只看有沒有鬼影和炫光，索尼這方面做得很好，但從來沒有誰說索尼手機拍照有多麼牛X，這也能說明很多問題。畢竟很多人還是要購買蘋果、小米、華為這些品牌的手機，沒有更好的鍍膜，那怎麼來解決鬼影和炫光的問題呢？

首先是要改進自己的拍照方式。要避免炫光，盡量不要讓其他強光源進入自己拍照的范圍和周邊，讓整個拍照范圍的光源強度比較平均就不容易出現炫光的問題，白天盡量不要逆光拍攝或者對著強光源拍攝。而要避免鬼影的話，當然是盡量少在夜晚拍照了，只不過這很難避免，所以我們也只能建議大家晚上拍照，少在光線環境比較復雜的地方拍攝了。打個比方，晚上拍什麼東西，就不要在旁邊有路燈的環境下拍攝了。

當然最好的方案還是廠商自己在軟體和演算法上做優化。這方面其實大家都在努力，比如每家手機的夜景模式，其實都在壓抑拍攝畫面中焦點強光源的高光，讓拍出來的畫面減少強光源的泛光現象，但不在焦點范圍或者拍攝范圍之外的強光源，還是要差一些。華為在夜景部分做得是比較好的，加上HDR的話夜晚拍照也足夠出色了，而且鬼影通過演算法也能盡量弱化。

蘋果之前一直被詬病的鬼影問題，現在看來也會得到有效解決，當然蘋果還是靠自己的軟體去做演算法優化。在iOS 15系統中，當蘋果手機發現拍照時有鬼影等問題，會通過演算法來修正，這樣實際拍出的照片中，鬼影這個問題就不嚴重了。

當然演算法在效果上實際上肯定不如硬體提升那麼好，估計是比不過索尼和vivo那樣直接使用蔡司T鍍膜的方案。只不過對於大多數人而言，蘋果和華為的演算法已經是世界最頂級的水平，完全足以滿足用戶的視覺需求了。而且蘋果靠演算法，一個1200萬像素的主攝，就能和其他手機廠商的後置方案打得難解難分，這就和說明問題了。

其實對於解決一切拍照異常的情況，用戶的作用是最小的，即使改進了我們的拍照方式，你也很難保證手機拍照不出現鬼影或者炫光。所以真要徹底解決這個問題，還是得靠手機廠商的努力，比如說使用更好的鏡片、更好的鍍膜，在感測器方面持續進步，才能給用戶帶來更好的拍照體驗。當然演算法對於廠商來說同樣重要，畢竟手機的硬體環境不同於相機，廠商在優化照片畫質的時候，也需要用演算法來解決一些拍照異常的問題。畢竟目前手機拍照已經不錯了，要進一步提升畫質難度不低，廠商可能需要在一些更明顯的地方改進用戶的拍照體驗才是王道。

⑺ 怎樣計算相機的像素

比如：3888＊2592或2048＊1536

再把這兩個數字相乘一下，就是圖像的像素了。

比如：3888＊2592＝10077696

約等於1010萬像素

2048＊1536＝3145728

約等於300萬像素

數碼圖片的儲存方式一般以像素（Pixel）為單位，每個像素是數碼圖片裡面積最小的單位。所以說，像素是構成數碼影像的基本單元。通常以PPI（pixelsperinch）為單位來表示數碼圖片解析度的大小。

例如；300x300PPI解析度，即表示水平方向與垂直方向上每英寸長度上的像素數都是300，也可表示為一平方英寸內有9萬（300x300）像素。

1．25：1的比率意味著每個像素是其高度的1．25倍。計算機顯示器上的像素通常是方形的，但是用於數字圖像的像素有矩形的長寬比，比如CCIR601數字圖像標准中使用的PAL和NTSC變體，以及它們相應的寬屏格式。單色圖像中的每個像素都有自己的灰度。

(7)像素靠演算法擴展閱讀：

像素可以用數字來表示，比如「30萬像素」的數碼相機，它的像素等級為30萬像素；也可以使用數字對，如「640x480顯示器」，水平表示640像素，垂直表示480像素（像VGA顯示器一樣），合計640×480＝307，200像素。

數字化圖像（如網頁中常用的JPG文件）的顏色采樣點也稱為像素。根據計算機顯示器的類型，這些可能不對應於屏幕像素的某些區域。在差異明顯的區域，圖像文件中的點更接近紋理元素。

在計算機編程中，由像素組成的圖像稱為點陣圖或光柵圖像。光柵一詞來自模擬電視技術，其中點陣圖圖像可用於編碼數字圖像和某些類型的計算機生成藝術。

簡單地說，像素就是圖像中點的數量，點被繪製成線，線被繪製成面。當然，圖像的銳度不僅僅取決於像素。

⑻ 如今手機像素比單反相機都要高，為什麼不能取代專業相機

如今智能手機拍照像素越來越高，拍照效果也越來越好了，很多時候手機已經能滿足我們的大多數的拍攝需求，其實，手機帶有拍照功能是日本的J-Phone在2000年11月推出了全球第一部可拍照手機，內置了11萬像素CCD感光元件，手機的拍照功能從誕生到現在，時間也僅僅只有十八年。而世界上第一台單反是1884年生產出來的，到現在已經有了134年。

第五、變焦上的差異：雖然現在智能手機的變焦也採用了光學變焦，但拉得更遠卻是數碼變焦，也就會出現變焦越遠畫質更差，但實際感受上還是單反相機更強，能拉得更遠。

因此，從整體上、專業性上來看，手機拍照像素再高，也無法取代單反相機，你覺得呢？

⑼ 像素演算法

如果是像素圖的話，不經壓縮和改變支持是存儲空間變小的。
一般為壓縮的像素圖，或者點陣圖都是採用矩陣加顏色值的方式來描述。即可以簡單理解為[x,y,color].
16位色是指用2的16次方來描述顏色的精度，而256色是指用2的8次方來描述顏色的精度。
從存儲方式來講，8位色（256色）比16位色佔用的位元組少一半，自然實際的存儲空間會變小很多。