pytho实现cv2.read读取1920*1080图片过程中压缩图片尺寸为固定尺寸800*800，缩短resize的时间，并写出pytorch中关于numpy.ascontiguousarray（image）相似或可替代的用法

可以使用cv2.resize()函数将图片压缩为800*800的尺寸，例如：

import cv2

image = cv2.imread('example.jpg')
resized_image = cv2.resize(image, (800, 800))

这样可以有效缩短resize的时间。

在PyTorch中，可以使用torch.as_tensor()函数将numpy数组转换为Tensor，并使用torch.transpose()函数交换维度，以达到类似numpy.ascontiguousarray()的效果。具体用法如下：

import torch
import numpy as np

image = cv2.imread('example.jpg')
resized_image = cv2.resize(image, (800, 800))
tensor_image = torch.as_tensor(np.transpose(resized_image, (2, 0, 1)).copy())

其中，np.transpose(resized_image, (2, 0, 1))将图片的维度从(h, w, c)转换为(c, h, w)，然后使用copy()函数复制数组，避免共享内存。最后调用torch.as_tensor()将numpy数组转换为PyTorch的Tensor。