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。

相关问题

pytho实现cv2.read读取过程中压缩图片尺寸，缩短resize的时间，并写出pytorch中关于numpy.ascontiguousarray相似或可替代的用法

要在读取图像时压缩图片尺寸，可以在cv2.imread()函数中使用cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2或cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_4或cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_8来读取缩小后的图像。例如：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_4)

这将读取图像并将其压缩到原始大小的四分之一。

关于numpy.ascontiguousarray在PyTorch中的替代方法，可以使用torch.as_tensor()函数。它将numpy数组转换为PyTorch张量，并确保张量是连续的。例如：

import numpy as np
import torch

arr = np.random.rand(3, 3)
tensor = torch.as_tensor(arr)

这将创建一个3x3的numpy数组，并将其转换为一个PyTorch张量。

pytho20*19*18*……*3

这是一个比较大的数，我们可以使用Python中的for循环和乘法操作来计算。以下是Python代码：

result = 1
for i in range(3, 2020, 17):
    result *= i
print(result)

解释一下上面的代码，我们从3开始循环，每次加17，一直到2019（因为2020不需要计算），并将每个数字相乘，最终得到的结果即为该数的值。