ANTIALIAS vs BICUBIC в PIL (Библиотека изображений Python)?

Они перечислены в порядке наименьшей сложности. Между ними будут визуальные различия. Основное различие будет заключаться в том, как долго выполняется алгоритм для выполнения.

Вам нужно будет решить, что для вас важно, скорость или качество. Если вы делаете только 5 изображений, идите на качество. Если вы делаете 100 000 изображений, возможно, идите на скорость. Это действительно зависит от того, для чего вы его используете.

Окружающая среда 2×2 и 4×4 означает, что алгоритм просматривает пиксельную область 2×2 или 4×4.

Теперь я перешел к источнику, чтобы выяснить детали. Я не очень доволен увиденным.

Во-первых, BICUBIC . Существует ряд формул, которые можно классифицировать как бикубические, наиболее распространенными из которых являются интерполяция Катмулла-Рома. Это не то, что использует PIL. Дон Митчелл и Арун Нетравали написал статью, в которой анализируются все вариации и характеризуются ими с использованием двух переменных B и C; тот, который используется PIL, соответствует B = 0 и C = 1. В статье Митчелла-Нетравали это явно находится в области артефакта звонка. Это означает, что увеличенные изображения будут иметь неестественные яркие или темные ореолы вокруг краев.

Далее – ANTIALIAS . Это основано на фильтре Lanczos-3, который обычно был бы хорошим выбором как для сокращения, так и для увеличения. К сожалению, есть ошибка в коде при повышении – вместо того, чтобы принимать в области 6х6 пикселей, чтобы вычислить результат, он усечен в 2×2 пикселя. Это делает его едва лучше, чем билинейный.