python图像的基本操作
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深度学习算法中，图像处理相关操作和转换涉及以下基本库函数：opencv、pillow、torchvision（tensor）、numpy。
以下是这些库的基本转换介绍。
请注意，tensor通常对图像进行了归一化处理，在将tensor转换为图像时，需要注意这一点。
opencv的颜色通道顺序是BGR，而PIL和torch中的图像颜色通道顺序是RGB。
通过阅读torchvision的源码，我发现transforms中使用的库是numpy和pillow，因此最推荐的方法是使用tensor和pillow。
相应的接口包括：
transforms.ToTensor()：将图像转换为tensor。
pic (PIL Image or numpy.ndarray): Image to be converted to tensor.
transforms.ToPILImage()：将tensor或ndarray转换为PIL Image。此转换不支持torchscript。
个人偏好使用Pillow和tensor之间的转换方式：首先使用Pillow读取图像，然后直接使用torchvision函数将PIL图像转换为tensor。其次，使用torchvision函数将tensor转换为PIL图像，然后使用Pillow进行图像存储。
关于tensor和opencv的转换，个人认为使用opencv转换tensor比较方便，但tensor转换opencv图像可能会遇到一些问题。
tensor转换为opencv图像的过程是：首先将tensor转换为numpy数组，然后将numpy数组转换为opencv的mat数据。
numpy和tensor之间的转换不是非常常用，后续如有需要再补充。
numpy和pillow之间的转换包括：numpy转换为pillow，pillow转换为numpy。
opencv和pillow之间的转换包括：opencv转换为pillow，pillow转换为opencv。
库函数介绍：
Pillow是一个用于图像处理的Python库，基于Python Imaging Library (PIL)开发。它提供了广泛的图像处理功能，包括图像打开、保存、裁剪、缩放、旋转、滤镜、颜色转换等操作。支持多种常见图像格式，如JPEG、PNG、BMP、GIF、TIFF等。
Pillow的API设计简单，易于使用。它提供了一个Image类，可以方便地创建、操作图像对象。同时，还提供了ImageDraw、ImageFont、ImageFilter等类，用于绘制图像、操作字体、应用滤镜等。
NumPy（Numerical Python）是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，还提供了大量的数学函数库。NumPy的前身是Numeric，由Jim Hugunin与其他协作者共同开发。2005年，Travis Oliphant在Numeric中结合了Numarray的特色，并加入了其他扩展，开发了NumPy。NumPy是开放源代码，由许多协作者共同维护开发。
NumPy是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包括：
