基于一些速度测试，希望加入zresize和zmartrix函数。

[fuchanghao]

测试结论基于：
vapoursynth r1856
zimg r700
fmtc r20
mvsfunc r47

1.比起zdepth而言,如果建立zresize和zmartrix能有效提高速度。

例如对于420P16输入：
res = core.resize.Bicubic(res, format=vs.YUV444P16, matrix_in_s="709")
res = core.fmtc.resample (res, css="444")

或是YUV444P16输入：
res = core.resize.Point(res, format=vs.RGB48, matrix_in_s="709")
res = core.fmtc.matrix(res, mat="709", col_fam=vs.RGB)

实际对于RGB48/RGBS/YUV444PS测试结果也显示,core的表现优于fmtc。

相反zdepth相关测试：无论是升bitdepth

如
res = core.resize.Point(res, format=vs.YUV420P16) 150-180fps，换成res = core.std.Expr(res,["x 256 *"],vs.YUV420P16)也是如此。
res = core.fmtc.bitdepth(res,bits=16) 200-250fps接近视频解码速度300fps。

还是降bitdepth

如
res = core.resize.Point(res, format=vs.RGB24,dither_type="error_diffusion")
res = core.fmtc.bitdepth(res, bits=8)

速度都是fmtc更胜一筹。

2.还有就是有如下优化空间：滤镜同样效果下，能一次性搞定千万不要分多次搞定。
例如8bit input：
res = core.fmtc.bitdepth(res,bits=16)
res = core.fmtc.resample(res, css="444")

如果这样写就会比

res = core.fmtc.resample(res, css="444")

同样是16bit输出，前者慢至少30%。

同理诸如：
res = core.resize.Point(res, format=vs.YUV420P16)
res = core.resize.Bicubic(res, format=vs.YUV444P16, matrix_in_s="709")
res = core.resize.Point(res, format=vs.RGB48, matrix_in_s="709")

就比
res = core.resize.Bicubic(res, format=vs.RGB48, matrix_in_s="709")

慢了一倍不止，而且内存占用更大。

res = core.fmtc.resample(res, css="444")

所以如果能生成诸如：
res = core.resize.Bicubic(res, format=vs.RGB48, matrix_in_s="709")
就会比如下计算
res = core.fmtc.resample(res, css="444")
res = core.fmtc.matrix(res, mat="709", col_fam=vs.RGB)
要优质的多。

[mawen1250]

1. mvf.ToYUV和mvf.ToRGB本来就是基于fmtconv的wrapper，而core.resize自身已经是wrapper（而且是在滤镜内部，效率更高），没有再去编写的必要，需要的话直接用。
2. mvf.Depth之所以提供zimg的支持，是因为zimg支持的bit depth更多。以前版本的fmtconv对full range的定义是错误的，所以用zimg代替，但现在已经修正，所以再无必要。
3. fmtconv的bitdepth支持的dither类型更多，而且error diffusion的优化比zimg好。resample、matrix也都有更多支持的功能，所以塞进同一个wrapper里只会让它变得更难用更难理解。
4. 需要用fmtc.resample时mvsfunc里已经避免了先过一次Depth转换。

[fuchanghao]

大致了解了。

感谢mawen大大的解答。