Cuando Google lanzó el año pasado los Pixel 2 demostró que no hacía falta una doble cámara trasera para ofrecer el modo Retrato, que con su sistema Dual Pixel, podía aplicar el efecto bokeh con una única cámara.
Este modo ha sido mejorado con el lanzamiento de los nuevos Pixel 3, y Google nos detalla más detalles del software que hay detrás de unas de las mejores cámaras para móviles.
El aprendizaje de la profundidad
El sistema Dual Pixel usaba el autoenfoque de detección de fase (PDAF) para dividir su única lente en dos, consiguiendo una foto en estéreo, una mitad derecha y una mitad izquierda separadas a menos milímetro de distancia, pero suficiente para poder hacer calcular la profundidad.
Este sistema para detectar la profundidad da muchos problemas cuando en el fondo había líneas paralelas, con lo que se podía dar la situación en que no fuera capaz de detectar diferencias entre esas dos fotos en estéreo, con lo que no aplicaba bien el desenfoque, creando extraños artefactos o zonas nítidas donde tenían que estar borrosas.
Para mejorar el modo Retrato de los Pixel 3, Google entrenó una red neuronal en que la enseñaron a través del aprendizaje automático a que fuera capaz de reconocer al ver una foto que era el fondo para desenfocarlo.
Para ello Google creó un soporte personalizado al que bautizaron con el nombre de "Frankenphone". Este soporte incluía cinco Pixel 3 que ofrecían cinco puntos de vista diferentes. Tomaban muchas imágenes PDAF y la Máquina de aprendizaje de Google, al tener varios puntos de vista era capaz de aprender con más precisión lo que estaba en primer y en segundo plano para aplicar el modo Retrato.
Estéreo vs Aprendizaje
Con este aprendizaje, la red neuronal de Google consigue detectar con más acierto la profundidad de una imagen PDAF para luego aplicar el desenfoque. Google demuestra en la siguiente galería la mejora en el modo Retrato de los Pixel 3, comparando una foto estéreo con una del aprendizaje.
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