📸 Результаты тестирования камер - yegorprikhodieko/technical_vision GitHub Wiki

В ходе очного тестирования камер была проведена многопараметрическая оценка изображений, полученных с различных моделей смартфонов. Оценка проводилась по четырём ключевым метрикам:

1. Резкость (Sharpness) — характеризует детализацию изображения.
2. Контраст (Contrast) — отражает разницу между светлыми и тёмными участками.
3. Яркость (Brightness) — средняя интенсивность света в изображении.
4. Шум (Noise) — уровень цифрового шума или зернистости.

Каждому участнику предлагалось сделать серию снимков (минимум три), после чего были рассчитаны средние значения по каждой метрике, а также агрегированный итоговый балл, который учитывает все параметры. Он служит сводной оценкой качества камеры.

---

📈 Сравнение камер телефонов по итоговым баллам

Ниже представлена диаграмма, показывающая общую оценку качества камер на основе суммы всех четырёх метрик. Этот подход позволяет объективно оценить, какие модели смартфонов показали наилучшие результаты в комплексе.

📌 Итоговый балл — это сумма всех метрик (резкость, контраст, яркость, шум), дающая комплексную оценку качества камеры.

---

🧠 Основные наблюдения:

📌 iPhone 16 получил наибольший суммарный балл, продемонстрировав высокие показатели сразу по всем метрикам.

📌 iPhone 13 уверенно занимает второе место благодаря хорошей резкости, яркости и низкому шуму.

📌 Samsung Galaxy A51 и POCO M5 показали сбалансированные значения, уступая лидерам в детализации, но сохраняя достойный общий уровень.

⚠️ iPhone 12 Pro занял последнее место среди представленных моделей — резкость и шум оказались на более низком уровне по сравнению с конкурентами.

---

📄 Полная таблица с результатами по всем метрикам

Ниже приведена полная таблица, включающая средние значения резкости, контраста, яркости и шума для каждой модели смартфона.

📎

📌 Эти данные использовались для построения диаграммы и расчёта сводной оценки.

---

🔧 Рекомендации по развитию тестовой системы

• Добавить поддержку автоматического расчёта итогового балла на основе весов и нормализации метрик.
• Улучшить визуализацию результатов (например, добавить графики по отдельным метрикам).
• Разработать интерфейс для загрузки снимков и моментального получения оценки.
• Ввести фильтры по критериям качества: например, "резкость > 1000 и шум < 20".
• Расширить набор метрик для анализа изображений, которые обеспечат более качественный и комплексный анализ камеры смартфона.