English
Español
Français
Italiano
Nederlands
Polski
Português
Русский
Türkçe
Svenska
Chinese
MagyarGoogle erklärt die spannendsten Kamera-Features des Pixel 6 Pro
Das Google Pixel 6 und das Pixel 6 Pro werden seit gestern ausgeliefert. Nun erinnert Google neue Besitzer der Smartphones in einem Blogeintrag daran, dass die neuen Geräte spannende Kamera-Features und massive Upgrades im Vergleich zum Vorgängermodell bieten.
Allen voran bieten die neuen Modelle einen deutlich größeren Sensor im 1/1,31 Zoll Format mit einer Auflösung von 50 Megapixel, wodurch die Kamera 2,5 Mal lichtempfindlicher ist als die 12,2 MP Hauptkamera des Pixel 5. In Verbindung mit einem Laser-Autofokus-System und dem Tensor-SoC sollen so deutlich schärfere, detailreichere Fotos bei wenig Licht möglich sein.
Mit Live HDR+ können HDR-Videos in 4K-Auflösung mit 60 Bildern pro Sekunde aufgezeichnet werden. Real Tone soll dafür sorgen, dass Hauttöne stets natürlich aussehen, und zwar unabhängig von der Hautfarbe des Motivs. Dazu greift Google auf die Machine Learning-Fähigkeiten des Tensor-SoC zurück, wodurch das Pixel 6 Gesichter und Hautfarben erkennen und die Belichtung entsprechend anpassen kann.
Face Unblur soll sicherstellen, dass Fotos von Personen stets scharf aufgenommen werden. Dazu nimmt das Google Pixel 6 automatisch und zeitgleich zwei Fotos auf – ein dunkleres mit einer kürzeren Verschlusszeit mit der Ultraweitwinkel-Kamera und ein helleres, potentiell etwas verschwommenes Bild mit der Hauptkamera. Die beiden Fotos werden kombiniert, um ein korrekt belichtetes Foto mit einem scharfen Gesicht zu erhalten.
Mit dem "Motion Mode" lassen sich dagegen Langzeitbelichtungen und Action-Pans realisieren, und zwar ganz ohne Stativ – der Tensor-SoC kümmert sich um alle nötigen Berechnungen, um die Bilder freihändig aufnehmen zu können.
Abschließend bewirbt Google den "Magic Eraser", mit dem störende Objekte entfernt werden können, indem sie einfach mit dem Finger berührt werden. Auch dieses Feature wird durch Machine Learning und damit durch den Tensor-Chip ermöglicht.
Quelle(n)
