fmetrics: быстрая библиотека метрик качества изображений и видео на C и Zig

На GitHub появилась новая библиотека fmetrics, которая позволяет быстро вычислять метрики качества изображений и видео. Она написана на C и Zig, что даёт высокую производительность и низкие накладные расходы. Библиотека включает популярные метрики, такие как PSNR, SSIM, MS-SSIM, LPIPS, DISTS, FSIM, VIF и VMAF, и поддерживает SIMD-оптимизации (AVX2, NEON). fmetrics не имеет внешних зависимостей, кроме стандартной библиотеки C, и может использоваться как статическая библиотека или CLI-инструмент. Это делает её удобной для встраивания в проекты на C, Zig или другие языки через FFI.

Что такое fmetrics и зачем она нужна

fmetrics — это библиотека для вычисления метрик качества изображений и видео, созданная разработчиком halidecx. Метрики качества играют ключевую роль в компьютерном зрении, сжатии медиа, машинном обучении и тестировании кодеков. Существующие реализации часто медленны или привязаны к конкретным фреймворкам, что ограничивает их использование. fmetrics предлагает лёгкую и быструю альтернативу, которую можно интегрировать практически в любой проект без лишних зависимостей.

Какие метрики поддерживает fmetrics

Библиотека включает семь основных метрик: PSNR (пиковое отношение сигнала к шуму), SSIM (индекс структурного сходства), MS-SSIM (многомасштабный SSIM), LPIPS (обученное перцептивное сходство), DISTS (глубокое сходство структуры и текстуры), FSIM (индекс сходства по признакам) и VIF (визуальная информационная верность). Для видео добавлена метрика VMAF (видеомногометодная оценка слиянием), разработанная Netflix. Все метрики реализованы на C и Zig с использованием SIMD-инструкций для ускорения вычислений.

Как работает fmetrics

fmetrics предоставляет простой API на C и Zig, а также CLI-инструмент для быстрого тестирования. Библиотека компилируется в статическую библиотеку, которую можно линковать с проектами на C, Zig или других языках, поддерживающих FFI. Благодаря отсутствию внешних зависимостей, fmetrics легко встраивается в существующие пайплайны. SIMD-оптимизации (AVX2 для x86, NEON для ARM) автоматически задействуются на поддерживаемом оборудовании, что даёт значительный прирост производительности.

Для кого предназначена fmetrics

Библиотека будет полезна разработчикам, работающим с качеством изображений и видео: инженерам по компьютерному зрению, специалистам по сжатию, исследователям машинного обучения, создателям инструментов для обработки медиа. Она также подходит для интеграции в пайплайны рендеринга и тестирования кодеков. Благодаря высокой производительности, fmetrics может использоваться в real-time приложениях и в крупных исследовательских проектах.

Какие ограничения есть у fmetrics

На данный момент неизвестно, насколько библиотека стабильна для production-использования. Отсутствует поддержка GPU (CUDA/OpenCL), что может быть критично для некоторых задач. Также не указана лицензия — по умолчанию проект может не иметь лицензии, что ограничивает его использование. Пока неясно, планируется ли поддержка других языков через FFI, хотя текущая архитектура это допускает.

Как начать использовать fmetrics

Чтобы начать, нужно склонировать репозиторий с GitHub и собрать библиотеку с помощью Zig или C-компилятора. В репозитории есть примеры использования API и CLI. Для интеграции в проект на C достаточно подключить заголовочный файл и статическую библиотеку. Для Zig — импортировать модуль. CLI-инструмент позволяет быстро протестировать метрики на своих изображениях или видео.

Почему стоит обратить внимание на fmetrics

fmetrics — это свежая альтернатива существующим библиотекам, которая объединяет скорость, простоту и независимость. Она написана на современных языках с акцентом на производительность и минимализм. Если вам нужны быстрые метрики качества без привязки к тяжёлым фреймворкам, fmetrics может стать отличным выбором. Следите за обновлениями: возможно, в будущем появятся GPU-ускорение и официальная лицензия.