ffmpeg中的sws_scale算法性能对比
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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