Python中图像读写方法有哪些，各自特点是什么？
摘要：训练视觉相关的神经网络模型时，总是要用到图像的读写。方法有很多，比如matplotlib、cv2、PIL等。下面比较几种读写方式，旨在选出一个最快的方式，提升训练速度。 实验标准 因为训练使用的框架是Pytorch，因此读取的实验标准如下：
训练视觉相关的神经网络模型时，总是要用到图像的读写。方法有很多，比如matplotlib、cv2、PIL等。下面比较几种读写方式，旨在选出一个最快的方式，提升训练速度。
实验标准
因为训练使用的框架是Pytorch，因此读取的实验标准如下：
1、读取分辨率都为1920x1080的5张图片（png格式一张，jpg格式四张）并保存到数组。
2、将读取的数组转换为维度顺序为CxHxW的Pytorch张量，并保存到显存中（我使用GPU训练），其中三个通道的顺序为RGB。
3、记录各个方法在以上操作中所耗费的时间。因为png格式的图片大小差不多是质量有微小差异的jpg格式的10倍，所以数据集通常不会用png来保存，就不比较这两种格式的读取时间差异了。
写入的实验标准如下：
1、将5张1920x1080的5张图像对应的Pytorch张量转换为对应方法可使用的数据类型数组。
2、以jpg格式保存五张图片。
3、记录各个方法保存图片所耗费的时间。
实验情况
cv2
因为有GPU，所以cv2读取图片有两种方式：
1、先把图片都读取为一个numpy数组，再转换成保存在GPU中的pytorch张量。
2、初始化一个保存在GPU中的pytorch张量，然后将每张图直接复制进这个张量中。