GalaxyNote8、Mate10Pro、iPhoneX、Pixel2カメラ画像比較

Pixel2 を購入してから2週間が経ちました。
また、 SIM 契約の見直しにあたって Mate10 Pro は物置へ片付けました

このままだと、 GalaxyNote8 、 Mate10 Pro 、 iPhoneX 、Pixel2 で撮り比べをする機会もなくなってしまうことから、これまでに撮った画像をまとめて掲載したいと思います。

撮影条件は特に記載がない限り、全て自動(オート)モード、 HDR オフ、構えてピントがあったと思った時にシャッターボタンを押すのみ。画面をタップしての露出やピント合わせはしていません。

撮影後は全て Google フォトにアップロード。
この記事に掲載した画像は Google フォトからダウンロードし、パソコン用の画像ユーティリティアプリ ViX で 1,024 x 768 pix に縮小したものを使用しています。
また画像はタップまたはクリックしていただくと、別ウィンドウに 1,024 x 768 pix で表示されます。

掲載順序は GalaxyNote8 、 Mate10 Pro 、 iPhoneX 、 Pixel2 です。

Apple Watch

撮影は昼光色の LED ライトの下、Apple Watch の Digital Crown 付近をタップしてからシャッターボタンをタップしています。
なるべく同じ位置で構えたつもりですが、 iPhoneX は白飛びしている部分が多いことに気が付きます。

GalaxyNote8

GalaxyNote8で撮影したApple Watch
f/1.7 、シャッタースピード 1/22 、 ISO 200

Mate10 Pro

Mate10 Proで撮影したApple Watch
f/1.6 、シャッタースピード 1/33 、 ISO 250

iPhoneX

iPhoneXで撮影したApple Watch
f/1.8 、シャッタースピード 1/12 、 ISO 100

Pixel2

Pixel2で撮影したApple Watch
f/1.8 、シャッタースピード 1/60 、 ISO 400

バイキング料理

この写真は画面手前中央、パンに付いてるジャム付近をタップして撮影しました。
この写真の中で気が付くのは、 iPhoneX だけが比較的ピントの合う範囲が広かったという点です。
もしかするとタップする時に若干左側をタッチした可能性があります。

GalaxyNote8

GalaxyNote8で撮影したバイキング料理
f/1.7 、シャッタースピード 1/50 、 ISO 200

Mate10 Pro

Mate10 Proで撮影したバイキング料理
f/1.6 、シャッタースピード 1/50 、 ISO 200
AI では「料理」として認識されていました

iPhoneX

iPhoneXで撮影したバイキング料理
f/1.8 、シャッタースピード 1/17 、 ISO 40

Pixel2

Pixel2で撮影したバイキング料理
f/1.8 、シャッタースピード 1/100 、 ISO 278

空と雲

これは構えてシャッターをタップしただけです。
空の青色の出方に注目してみています。
雲の流れによって、全く同じ写真の比較にはならないのですが、青空の色は GalaxyNote8 が綺麗に感じます。

GalaxyNote8

GalaxyNote8で撮影した空と雲
f/1.7 、シャッタースピード 1/9504 、 ISO 50

Mate10 Pro

Mate10 Proで撮影した空と雲
f/1.6 、シャッタースピード 1/8065 、 ISO 50
AI では「太陽と雲」のマークが表示されていました

iPhoneX

iPhoneXで撮影した空と雲
f/1.8 、シャッタースピード 1/8000 、 ISO 25

Pixel2

Pixel2で撮影した空と雲
f/1.8 、シャッタースピード 1/11697 、 ISO 66

雪のつもった小枝

これは画面中央から若干右寄り、右下に伸びてる枝の根元付近をタップしています。
画面に白いものが多いと露出がアンダーになって、全体的に灰色っぽい写真になりがちです。
その顕著な例が Mate10 Pro の写真だと思います。

雪の白をより明るい白で表現できているという点からすると、 GalaxyNote8 の写りが私は好みです。

GalaxyNote8

GalaxyNote8で撮影した雪のつもった小枝
f/1.7 、シャッタースピード 1/207 、 ISO 50

Mate10 Pro

Mate10 Proで撮影した雪のつもった小枝
f/1.6 、シャッタースピード 1/276 、 ISO 50
AI では「雪の結晶」のマークが表示されていました

iPhoneX

iPhoneXで撮影した雪のつもった小枝
f/1.8 、シャッタースピード 1/169 、 ISO 20

Pixel2

Pixel2で撮影した雪のつもった小枝
f/1.8 、シャッタースピード 1/282 、 ISO 50

ガリたま牛めし

生玉子を丼の中央に載せるつもりが流れてしまい、パリパリのノリがベターとなってしまったのはここだけの話しです。
仕方がないので、生玉子の黄身の部分をタップして撮影しました。

以前にも Pixel2 を除く端末3台で撮り比べをしたことがありますが、その時と同じく GalaxyNote8 のピントが合う範囲が狭いのが気になります。

https://yuzakasota.com/20180129-galaxynote8-huawei-mate10pro-iphonex-photo-comparison/

私の好みとしては iPhoneX が一番ピントが広く合っていて、明るく見えるのですが、皆さんはどの端末で撮ったものが美味しそうに見えますか?

GalaxyNote8

GalaxyNote8で撮影した牛めし
f/1.7 、シャッタースピード 1/50 、 ISO 80

Mate10 Pro

Mate10 Proで撮影した牛めし
f/1.6 、シャッタースピード 1/100 、 ISO 80

iPhoneX

iPhoneXで撮影した牛めし
f/1.8 、シャッタースピード 1/30 、 ISO 25

Pixel2

Pixel2で撮影した牛めし
f/1.8 、シャッタースピード 1/120 、 ISO 97

今回の比較を振り返って

空の色(青)はやはり GalaxyNote8 が一番綺麗に感じました。
これは GalaxyS7 や GalaxyS8+ も同様の傾向です。

一方、 Mate10 Pro は水色っぽく、 iPhoneX は藍色っぽく、 Pixel2 は iPhoneX と GalaxyNote8 の中間から若干 GalaxyNote8 よりの写りに感じます。

Apple Watch の写真では「赤色」の色の出方の違いに注目です。
HUAWEI の端末は過去の P9 、 Mate9 も含めて赤が濃く出るように思います。
Pixel2 は同じ赤のはずなのに、朱色っぽくなってしまっています。

バイキングの写真では私の盛り付け、料理の選択の悪さもあいまって、どれもそれほど美味しそうに見えません。
記録写真としては、ピントが合っている範囲の広い iPhoneX が一番ですが、美味しそうな色合いかという点でみると、 GalaxyNote8 や Mate10 Pro の方が良いように思います。

雪と小枝の写真はこの4枚の中で Mate10 Pro だけがホワイトバランス(または露出)が異なっているように思います。
他の3枚はそれほど違いがわかりません。
露出アンダーな写真は後から修正で明るくすることができますが、露出オーバーで飛んでしまった部分は再生することが不可能だということを、この記事を書きながら知りました。
そういった点を考えると、一概に Mate10 Pro の画像が悪いというわけでもなさそうです。

丼ものの写真では Pixel2 の暗さが気になります。
Mate10 Pro は先にも書いたように赤みが強調されていますね。
生玉子の黄色味の強さとピントの範囲で iPhoneX を好みとしましたが、 iPhoneX の色合いは先のバイキングの写真でもわかるように暖かみが薄くメシマズカメラになりやすいと思います。

ピントがしっかり合っていれば、後は補正をかけるというレタッチ前提の写りではないかと感じています。

いかがだったでしょう?
この2週間、殆ど遠出をしておらず、カメラの比較という点では被写体不足の感が否めません。
ただ、 DxOMark で最高の評価をされている Pixel2 の良い点というのがこれまで見いだせていません。

https://www.dxomark.com/news

やはり評価というのは他人任せではなく、自分の目で確認しないとわからないものだと思いました。

しかし、 Pixel2 は毎月最新のセキュリティパッチが来る端末ですし、これまで使っていた Nexus5X のようにもっさりした点もありません。
また、ストレージ 128 GB以上 で幅70 mm 未満の端末は唯一無二の存在だと思いますので、これからも大事に使っていきたいと思います。

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です

CAPTCHA


このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください