經常用到ffmpeg中的sws_scale來進行影象縮放和格式轉換，該函式可以使用各種不同演算法來對影象進行處理。以前一直很懶，懶得測試和甄別應該使用哪種演算法，最近的工作時間，很多時候需要等待別人。忙裡偷閒，對ffmpeg的這一組函式進行了一下封裝，順便測試了一下各種演算法。
簡單說一下測試環境，我使用的是dell的品牌機，i5的cpu。ffmpeg是2023年8月左右的當時最新版本編譯而成，我使用的是其靜態庫版本。
sws_scale的演算法有如下這些選擇。
#define sws_fast_bilinear 1首先，將一幅1920*1080的風景影象，縮放為400*300的24位rgb，下面的幀率，是指每秒鐘縮放並渲染的次數。（經過我的測試，渲染的時間可以忽略不計，主要時間還是耗費在縮放演算法上。）#define sws_bilinear 2
#define sws_bicubic 4
#define sws_x 8
#define sws_point 0x10
#define sws_area 0x20
#define sws_bicublin 0x40
#define sws_gauss 0x80
#define sws_sinc 0x100
#define sws_lanczos 0x200
#define sws_spline 0x400
演算法
幀率
影象主觀感受
sws_fast_bilinear
影象無明顯失真，感覺效果很不錯。
sws_bilinear
感覺也很不錯，比上乙個演算法邊緣平滑一些。
sws_bicubic
感覺差不多，比上上演算法邊緣要平滑，比上一演算法要銳利。
sws_x
與上一影象，我看不出區別。
sws_point
細節比較銳利，影象效果比上圖略差一點點。
sws_area
與上上演算法，我看不出區別。
sws_bicublin
同上。sws_gauss
相對於上一演算法，要平滑(也可以說是模糊)一些。
sws_sinc
相對於上一演算法，細節要清晰一些。
sws_lanczos
相對於上一演算法，要平滑(也可以說是模糊)一點點，幾乎無區別。
sws_spline
和上乙個演算法，我看不出區別。
總評，以上各種演算法，縮小之後的效果似乎都不錯。如果不是對比著看，幾乎看不出縮放效果的好壞。上面所說的清晰（銳利）與平滑（模糊），是一種客觀感受，並非清晰就比平滑好，也非平滑比清晰好。其中的point演算法，效率之高，讓我震撼，但效果卻不差。此外，我對比過使用cimage的繪製時縮放，其幀率可到190，但效果慘不忍睹，顏色嚴重失真。
第二個試驗，將一幅1024*768的風景影象，放大到1920*1080，並進行渲染（此時的渲染時間，雖然不是忽略不計，但不超過5ms的渲染時間，不影響下面結論的相對準確性）。
演算法
幀率
影象主觀感受
sws_fast_bilinear
影象無明顯失真，感覺效果很不錯。
sws_bilinear
和上圖看不出區別。
sws_bicubic
相對上圖，感覺細節清晰一點點。
sws_x
與上上圖無區別。
sws_point
邊緣有明顯鋸齒。
sws_area
邊緣有不明顯鋸齒。
sws_bicublin
與上上上圖幾乎無區別。
sws_gauss
比上圖邊緣略微清楚一點。
sws_sinc
與上上圖無區別。
sws_lanczos
與上圖無區別。
sws_spline
與上圖無區別。
總評，point演算法有明顯鋸齒，area演算法鋸齒要不明顯一點，其餘各種演算法，肉眼看來無明顯差異。此外，使用cimage進行渲染時縮放，幀率可達105，效果與point相似。
當然，如果不計速度追求畫面質量。在上面的演算法中，選擇幀率最低的那個即可，畫面效果一般是最好的。
不過總的來說，ffmpeg的scale演算法，速度還是非常快的，畢竟我選擇的素材可是高畫質的。
(本想順便上傳一下，但各組差異其實非常小，恐怕上傳的時候格式轉換所造成的影象細節丟失，已經超過了各本身的細節差異，因此此處不上傳了。)
注：試驗了一下opencv的resize效率，和上面相同的情況下，opencv在上面的放大試驗中，每秒可以進行52次，縮小試驗中，每秒可以進行458次。
ffmpeg中的sws scale演算法效能測試
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ffmpeg中的sws scale演算法效能測試
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ffmpeg中的sws scale演算法效能測試
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