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。

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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。

opencv图片转PIL图片

您可以使用OpenCV和PIL库将OpenCV图像对象转换为PIL图像对象。下面是一个示例代码：

import cv2
from PIL import Image

# 加载OpenCV图像
opencv_image = cv2.imread('image.jpg')

# 将OpenCV图像转换为RGB颜色空间
opencv_image_rgb = cv2.cvtColor(opencv_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 创建PIL图像对象
pil_image = Image.fromarray(opencv_image_rgb)

# 进行后续处理或保存PIL图像
pil_image.save('pil_image.jpg')

首先，使用`cv2.imread()`加载OpenCV图像。然后，使用`cv2.cvtColor()`将图像从BGR颜色空间转换为RGB颜色空间，因为OpenCV默认使用BGR顺序。接下来，使用`Image.fromarray()`将NumPy数组（OpenCV图像）转换为PIL图像对象。最后，您可以对PIL图像进行进一步处理或保存。