视频缩放的概念整理-步长数组
最近在读ffmpeg的代码时候，这个接口不是很能看懂int sws_scale(struct SwsContext *c, const uint8_t *const srcSlice[], const int srcStride[], int srcSliceY, int srcSliceH, uint8_t *const dst[], const int dstStride[]); 多方请教后，记录结果如下。
步长数组是什么
步长数组（stride array）是一个整数数组，用于描述图像每行的字节数或元素数。它指定了图像数据在内存中存储的方式，即每行数据的间隔。
在图像处理过程中，图像数据通常是以连续的方式存储在内存中的。每行的数据在内存中是紧密排列的，但是由于对齐等因素，每行的数据并不一定从内存的起始位置开始。
步长（stride）是指每行数据在内存中的跨度或间隔，通常以字节数或元素数来表示。步长数组就是用于存储每行的步长值的整数数组。
例如，假设有一张宽度为100像素，高度为50像素的RGB图像，每个像素由3个字节（红、绿、蓝分量）组成。如果图像数据是以连续的方式存储在内存中的，那么每行的步长就是300字节（100像素 × 3字节/像素）。
**步长数组的作用是告诉图像处理函数在内存中如何定位每行的数据。通过使用步长数组，可以处理存储在内存中连续的图像数据。**步长数组的每个元素对应于图像的一行，它指定了该行数据在内存中的跨度。
在sws_scale函数中，srcStride参数和dstStride参数就是步长数组。它们分别用于指定源图像和目标图像每行的步长值，以确保正确地访问和处理图像数据。
举个例子，根据步长数组 [320, 160, 160, 0] 可以推测出以下几种可能的图像格式：
RGB 图像：假设图像为 RGB 彩色图像，每个像素由红、绿、蓝三个通道组成。步长数组 [320, 160, 160, 0] 可以对应于每行 320 字节的红色通道数据，接着是每行 160 字节的绿色通道数据，最后是每行 160 字节的蓝色通道数据。最后一个步长值为 0，可能表示图像数据的排列方式为连续存储，即没有间隔。
单通道灰度图像：假设图像为单通道灰度图像，每个像素只有一个亮度值。步长数组 [320, 160, 160, 0] 可以对应于每行 320 字节的灰度数据，表示每行像素的亮度值。
需要注意的是，即使给出了步长数组，仍然需要其他的信息才能准确描述图像的格式，如图像的宽度、高度、色彩空间、数据类型等。步长数组只是描述了每行数据的跨度，而不提供完整的图像格式信息。
步长数组在图像处理中有哪些常见的应用？
步长数组在图像处理中有几个常见的应用，包括：
-
内存对齐：步长数组可以用来确保图像数据在内存中的对齐。例如，许多硬件要求图像数据在内存中的特定对齐边界上，以获得更高的性能。通过使用步长数组，可以确保每行数据的起始位置满足对齐要求。
-
图像缩放和裁剪：在图像缩放和裁剪操作中，步长数组可以用来指定源图像和目标图像每行的步长值。这是因为在缩放和裁剪过程中，图像的宽度和高度可能发生变化，导致每行的字节数或元素数也会改变。通过更新步长数组，可以正确地处理变化后的图像数据。
-
色彩空间转换：在进行色彩空间转换时，步长数组也非常有用。不同的色彩空间可能具有不同的数据存储方式和通道数。通过使用步长数组，可以适应不同色彩空间之间的数据存储格式和通道数的差异。
-
图像滤波和处理：在一些图像滤波和处理算法中，步长数组用于定位和处理图像数据。例如，卷积操作中的滤波器和图像金字塔中的不同层级之间可能具有不同的步长值。
总而言之，步长数组在图像处理中用于描述每行数据在内存中的跨度或间隔。它们在图像缩放、裁剪、色彩空间转换和其他图像处理操作中起到重要的作用，确保正确访问和处理图像数据。
代码解释
sws_scale是FFmpeg库中的函数，用于进行图像缩放和色彩空间转换。让我逐个解释它的参数和常见用法：
int sws_scale(struct SwsContext *c, const uint8_t *const srcSlice[],
const int srcStride[], int srcSliceY, int srcSliceH,
uint8_t *const dst[], const int dstStride[]);
-
struct SwsContext *c：这是一个指向SwsContext结构体的指针，它存储了图像缩放和色彩空间转换的状态信息和参数。 -
const uint8_t *const srcSlice[]：这是源图像的数据数组，它是一个指向指针数组的指针。每个指针指向源图像数据的一行或一片（slice）。 -
const int srcStride[]：这是源图像每行的步长（stride）数组，它是一个整型数组。srcStride[i]表示源图像第i行的字节数。 -
int srcSliceY：这是源图像的起始Y坐标（行数），表示要处理的源图像的起始位置。 -
int srcSliceH：这是源图像的处理高度，表示要处理的源图像的行数。 -
uint8_t *const dst[]：这是目标图像的数据数组，它是一个指向指针数组的指针。每个指针指向目标图像数据的一行或一片。 -
const int dstStride[]：这是目标图像每行的步长（stride）数组，它是一个整型数组。dstStride[i]表示目标图像第i行的字节数。
sws_scale函数的常见用法如下：
sws_scale(sws_ctx, src_data, src_stride, 0, src_height, dst_data, dst_stride);
其中，sws_ctx是一个SwsContext结构体指针，表示图像缩放和色彩空间转换的上下文。
src_data是源图像数据的指针数组，src_stride是源图像每行的步长数组。
dst_data是目标图像数据的指针数组，dst_stride是目标图像每行的步长数组。
这个函数的作用是将源图像数据进行缩放和色彩空间转换，然后将结果存储在目标图像数据中。源图像的处理范围是从第0行开始，处理高度为src_height行。
注意，src_data和dst_data的数据格式和色彩空间需要与sws_ctx中设置的参数相匹配，否则可能会导致图像处理结果不正确。