PIL 和 OpenCV

PIL（Python Imaging Library），现在通常称为Pillow，是一个广泛使用的Python库，主要用于图像处理和图形创作。它支持各种图像格式的读取、写入以及常见的图像操作，包括但不限于图像的裁剪、旋转、滤波、颜色转换、文本添加等。PIL非常适合于简单的图像编辑任务，并且其API设计直观，易于上手。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library），则是一个开源计算机视觉库，最初由Intel开发，现由Apache软件基金会维护。它不仅包含了大量的图像处理功能，还包括了视频分析、机器学习算法、实时跟踪等多种复杂的计算机视觉技术。OpenCV的强大之处在于其对硬件的支持良好，尤其适合于大规模的数据处理和高性能的应用场景，如监控、自动驾驶、无人机等领域。

简而言之，PIL更适合个人和小型项目中轻量级的图像处理，而OpenCV则适用于需要更复杂视觉功能、性能需求更高的专业应用。两者各有侧重点，互为补充。

相关问题

mmclassification 中读取图片用PIL 还是opencv 具体的代码位置在哪

在 mmclassification 中，图片的读取方式可以通过配置文件进行选择。具体的代码位置在 `mmcls/datasets/pipelines/loading.py` 中的 `LoadImageFromFile` 类中。

默认情况下，`LoadImageFromFile` 类使用的是 PIL 库来读取图片。如果需要使用 OpenCV 读取图片，可以在配置文件中将 `to_rgb` 设置为 False，并将 `type` 设置为 `External`.

例如，以下配置文件中使用的就是 OpenCV 来读取图片：

data:
  train:
    pipeline:
      - type: LoadImageFromFile
        to_rgb: False
        color_type: 'color'
        file_client_args:
          backend: 'disk'
      - type: External
        args:
          backend: opencv

需要注意的是，使用 OpenCV 读取图片时，需要将图片的通道顺序设置为 BGR。

mmclassification 0.25.0 中读取图片用PIL 还是opencv 具体的代码位置在哪

在 mmclassification 0.25.0 版本中，图片的读取方式同样可以通过配置文件进行选择，但是代码位置与 0.4.0 版本有所不同。

具体的代码位置在 `mmcls/datasets/pipelines/loading.py` 中的 `LoadImageFromFile` 类中，与 0.4.0 版本相同。

默认情况下，`LoadImageFromFile` 类使用的是 PIL 库来读取图片。如果需要使用 OpenCV 读取图片，可以在配置文件中将 `to_rgb` 设置为 False，并将 `backend` 设置为 `opencv`.

例如，以下配置文件中使用的就是 OpenCV 来读取图片：

data:
  train:
    pipeline:
      - type: LoadImageFromFile
        to_rgb: False
        color_type: 'color'
        backend: 'opencv'
      - type: External
        args:
          backend: opencv

需要注意的是，使用 OpenCV 读取图片时，需要将图片的通道顺序设置为 BGR。