图像加载问题

使用pytorch制作图像数据集时，需要将存储在磁盘、硬盘的图像读取到内存中，涉及到图像I/O问题。

在python中，图像处理主要采用的库：skimage, opencv-python, Pillow (PIL)。 这三个库均提供了图像读取的方法。

三种主流图像处理库的比较：

读取图像

一张测试图像，彩色，test_liuwen.jpg。（断网了，没安装skimage）

首先先从小数列形象地看一下array、tensor、bgr、rgb的分布。

    '''关于列表使用的知识：

'''OpenCV 的cv2.imread()导入图片时是BGR通道顺序，这与Matplotlib的显示，或者读取图片的通道不同，
如果需要可以转换为RGB模式，以下代码显示不同之处，但BGR在许多地方使用，caffe倒入数据是以BGR方式
i,j为正就是序号为j-1，i,j为负就是倒数第-j个
b = a[i:j:s]这，以步进s,从序号为i的到序号为j-1的，缺省为1. 所以a[i:j:1]相当于a[i:j] [1:3].
当s<0时，i缺省时，默认为-1。j缺省时，默认为-len(a)-1
所以a[::-1]相当于 a[-1:-len(a)-1:-1]，也就是从最后一个元素到第一个元素复制一遍，即倒序，依次可以达到BGR通道转换为RGB通道。
'''

if __name__ == "__main__":
    # 先从小数列形象的看一下
    a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]
    print(a[1:6:2],a[:2],a[-1:3:-2],a[:3:],a[:3:-1],a[:-3:-1],a[2::1],a[::-1])#

    array_t1_bgr = np.array([
        [['b1','g1', 'r1'], ["b4", 'g4', 'r4'], ['b7', 'g7', 'r7']],
        [['b2','g2', 'r2'], ['b5', 'g4', 'r5'], ['b8', 'g8', 'r8']],
        [['b3','g3', 'r3'], ['b6', 'g6', 'r6'], ['b9', 'g9', 'r9']],])
    # 转化为 rgb
    array_t1_rgb = array_t1_bgr[:,:,::-1]
    # 1，2,3各自代表一个通道 看到通道是和输入的array通道是一致的
    tensor_t1 = torch.from_numpy(np.array([
        [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]],
        [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]],
        [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]],]))
    array_t1_tensor = np.array([[[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]],
                                [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]],
                                [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]])
    # print(t[:,:-1],'ok\n',t[:,::-1],'ok')#
    #