3.因为Opencv打开的图像形状是HWC,而卷积神经网络输入数据形状是 NCHW 完成以下操作: 换轴HWC-->CHW 增加一个维度 (1, C,H,W)

你可以使用NumPy库来完成这些操作。下面是Python编写的代码示例：

import numpy as np

def reshape_image(image    # 转换为CHW格式
    chw_image = np.transpose(image, (2, 0, 1))
    # 增加一个维度
    reshaped_image = np.expand_dims(chw_image, axis=0)
    return reshaped_image

# 加载图像
resized_face_img = cv2.imread("resized_face_img.jpg")

# 转换图像形状
reshaped_img = reshape_image(resized_face_img)

print(reshaped_img.shape)  # 输出调整后的图像形状

在上述代码中，`reshape_image`函数接受图像作为输入，并使用`np.transpose`函数将轴顺序从HWC转换为CHW格式。然后，使用`np.expand_dims`函数在第0个位置上添加一个新的维度。最后，返回调整后的图像。

请注意，这里没有指定具体的通道数C，因为它会根据输入图像自动确定。你可以根据自己的需求修改代码，并将图像文件名替换为你自己的文件路径。

此时，`reshaped_img`的形状将为(1, C, H, W)，其中1表示批量大小，C表示通道数，H和W表示图像的高度和宽度。