以下放在开头，备忘：
打开的图片是PIL类型，默认RGB。
将PIL类型转化为numpy类型：im = numpy.array(img)
才能看到shape属性，是（height, width, channel）数组，channel的通道数据是RGB。
path: 图片的路径；
读取方式： cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图片；cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式读入图片；cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入一幅图片，并包括其alpha通道。
默认为cv2.IMREAD_COLOR。
返回值是(height，width，channel)数组，channel的顺序是BGR顺序
PIL Image转化为OpenCV格式：
img = Image.open()
img = cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
OpenCV转化为PIL Image格式：
img = cv2.imread()
img2 = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
这个显示是和读取对着的，也就是说要想可视化出来正常的RGB格式，给plt.imshow()的应该是rgb格式的图片，给cv2.imshow()的应该是bgr格式的图片。多说一些，因为我平时几乎不用。在中，接受的图片类型可以是np.ndarray，tensor, PIL Image这些任意的类型。
在SSD和YOLO的源码中，使用opencv读取图片，其处理图片时都有以下图片通道转换的代码，做以下记录：
以https://github.com/ultralytics/yolov3中的一部分为例：
其中的不用管，是YOLO对输入图片按Padded方式进行Resize。
我们要分析的是img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)这句代码
先放结论：
img[:,:,::-1] 这句的作用，是说：图像张量有三个维度，分别表示宽度、长度和颜色通道。既然image[:,:,::-1]的作用是对颜色通道把RGB转换成BGR。
怎么转换的呢？
对于列表img进行img[:,:,::-1]的作用是列表数组左右翻转，例如：
可以明确看出，[：，：，：：-1]的作用就是对数组进行左右翻转。那为什么对于图像而言却能实现RGB通道转换为BGR通道呢？先看一些读取图片的方法是怎么读取吧
一般有opencv(cv2)和matplotlib(plt)的读取方式：（cv2把图片读取后是把图片读成BGR形式的，plt则是读成RGB形式）
证明如下：
以一张图片为样例：
正常显示就是以RGB为格式显示的。当我们用plt读取时：
打印出来的是：
取第一个值，(129，80，73)，在网上以查，颜色是深棕色的，确实跟图片的左上角是一致的：
证明plt读取图片的方式确实是以RGB的格式读取。
接着：
当执行 [：，：，：：-1]后，数组会左右翻折：
，
可以看到(129 80 73)变成(73 80 129)。
通过网上查询(73 80 129)是什么颜色的，发现是蓝色的。
所以，如果拆测没错的话，这是后显示出来的图片应该左上角就是蓝色的，我们试试：
果然左上角就是蓝色的。因此，这应该是BRG格式的图片了。所以得证，[：，：，：：-1]的作用就是把RGB(或BRG)转换成BGR(或者RGB)。
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插一句题外话，用opencv(即cv2)读取图片，是以BGR的形式来读取的。我们用cv2的imshow()函数显示图片发现跟我们打开图片的样子一样，是因为cv2的imshow()又把BGR转回RGB再显示。但cv2确实是以BGR形式读取图片的，而plt则是以RGB形式。
代码中有时也会有这种操作，这个的意义也是通道的转换。其实都是因为opencv中imread读取出来的图片是BGR格式，也就是说下列三组代码是完全等价的，操作的结果都是将imread读取的BGR格式的图片转换为RGB格式
回到最初的问题，img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)这句代码，有什么用，一句话总结：
常见如下代码
PIL读取很正常，没什么操作，通常也不进行转换
参考：
图像领域img[：，：，：：-1]的理解
pytorch：读取图像的两种方法
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