图像处理踩坑笔记

训练模型时候一定要知道，模型使用的是 什么格式的输入，是 BGR 还是 RGB。

数据增强过程中，要看到其中是否经过了 BGR 和 RGB 的变换。

测试的时候，一定要和 训练时候的格式保持一致， 否则模型会识别不准。

此外，

Image.fromarray(img_.astype('uint8')).convert('RGB')

实测， .convert('RGB') 并不会将 BGR 转为 RGB。

判断类别时候一定要 先 int 强转。

opencv 直接读进来的格式是 BGR， 包括 视频流读进来格式。

from PIL import Image
# RGB
img = Image.open(img_path)

transforms.ToPILImage(), # 不改变通道

transforms.Normalize(mean=mean, std=std),  # 可以不加，后处理麻烦。多训几轮就好

ONNX 要放到 GPU 上加速运行。此外，要研究下 动态批次。