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  • ffmpeg中的sws_scale算法性能测试

    经常用到ffmpeg中的sws_scale来进行图像缩放和格式转换,该函数可以使用各种不同算法来对图像进行处理。以前一直很懒,懒得测试和甄 别应该使用哪种算法,最近的工作时间,很多时候需要等待别人。忙里偷闲,对ffmpeg的这一组函数进行了一下封装,顺便测试了一下各种算法。

    简单说一下测试环境,我使用的是Dell的品牌机,i5的CPU。ffmpeg是2010年8月左右的当时最新版本编译而成,我使用的是其静态库版本。

    sws_scale的算法有如下这些选择。

    #define SWS_FAST_BILINEAR     1
    #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
    

     首先,将一幅1920*1080的风景图像,缩放为400*300的24位RGB,下面的帧率,是指每秒钟缩放并渲染的次数。(经过我的测试,渲染的时间可以忽略不计,主要时间还是耗费在缩放算法上。)

    算法

    帧率

    图像主观感受

    SWS_FAST_BILINEAR

    228

    图像无明显失真,感觉效果很不错。

    SWS_BILINEAR

    95

    感觉也很不错,比上一个算法边缘平滑一些。

    SWS_BICUBIC

    80

    感觉差不多,比上上算法边缘要平滑,比上一算法要锐利。

    SWS_X

    91

    与上一图像,我看不出区别。

    SWS_POINT

    427

    细节比较锐利,图像效果比上图略差一点点。

    SWS_AREA

    116

    与上上算法,我看不出区别。

    SWS_BICUBLIN

    87

    同上。

    SWS_GAUSS

    80

    相对于上一算法,要平滑(也可以说是模糊)一些。

    SWS_SINC

    30

    相对于上一算法,细节要清晰一些。

    SWS_LANCZOS

    70

    相对于上一算法,要平滑(也可以说是模糊)一点点,几乎无区别。

    SWS_SPLINE

    47

    和上一个算法,我看不出区别。

    总评,以上各种算法,图片缩小之后的效果似乎都不错。如果不是对比着看,几乎看不出缩放效果的好坏。上面所说的清晰(锐利)与平滑(模糊),是一种 客观感受,并非清晰就比平滑好,也非平滑比清晰好。其中的Point算法,效率之高,让我震撼,但效果却不差。此外,我对比过使用CImage的绘制时缩 放,其帧率可到190,但效果惨不忍睹,颜色严重失真。

    第二个试验,将一幅1024*768的风景图像,放大到1920*1080,并进行渲染(此时的渲染时间,虽然不是忽略不计,但不超过5ms的渲染时间,不影响下面结论的相对准确性)。

    算法

    帧率

    图像主观感受

    SWS_FAST_BILINEAR

    103

    图像无明显失真,感觉效果很不错。

    SWS_BILINEAR

    100

    和上图看不出区别。

    SWS_BICUBIC

    78

    相对上图,感觉细节清晰一点点。

    SWS_X

    106

    与上上图无区别。

    SWS_POINT

    112

    边缘有明显锯齿。

    SWS_AREA

    114

    边缘有不明显锯齿。

    SWS_BICUBLIN

    95

    与上上上图几乎无区别。

    SWS_GAUSS

    86

    比上图边缘略微清楚一点。

    SWS_SINC

    20

    与上上图无区别。

    SWS_LANCZOS

    64

    与上图无区别。

    SWS_SPLINE

    40

    与上图无区别。

    总评,Point算法有明显锯齿,Area算法锯齿要不明显一点,其余各种算法,肉眼看来无明显差异。此外,使用CImage进行渲染时缩放,帧率可达105,效果与Point相似。

    个人建议,如果对图像的缩放,要追求高效,比如说是视频图像的处理,在不明确是放大还是缩小时,直接使用SWS_FAST_BILINEAR算法即可。如果明确是要缩小并显示,建议使用Point算法,如果是明确要放大并显示,其实使用CImage的Strech更高效。

    当然,如果不计速度追求画面质量。在上面的算法中,选择帧率最低的那个即可,画面效果一般是最好的。

    不过总的来说,ffmpeg的scale算法,速度还是非常快的,毕竟我选择的素材可是高清的图片。

    (本想顺便上传一下图片,但各组图片差异其实非常小,恐怕上传的时候格式转换所造成的图像细节丢失,已经超过了各图片本身的细节差异,因此此处不上传图片了。)

    注:试验了一下OpenCV的Resize效率,和上面相同的情况下,OpenCV在上面的放大试验中,每秒可以进行52次,缩小试验中,每秒可以进行458次。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/mmix2009/p/3585524.html
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