opencv+pytorch+ncnn使用CNN学习颜色空间RGB踩坑记（附带NCNN源码学习）
最近学习和使用opencv读取和处理图像，然后用pytorch训练深度学习模型，部署和推理的时候用opencv+ncnn进行，过程中参考了很多网上教程和案例，结合源码发现了一个关于颜色空间的问题，很多网上资料的源码示例中并没有注意，自己也被误导了，特别记录一下，也供大家参考
核心思想总结：当我们所有的彩色图像处理都打算采用RGB格式数据的时候，切记用opencv读取图像后要将图像从BGR转成RGB，因为opencv读取彩色图像默认是BGR！！！
贴两段网上找的网友给出的代码，
代码一（opencv+ncnn，C++）：
cv::Mat img = cv::imread("image.jpg", 1);
int w = img.cols;
int h = img.rows;
// subtract 128, norm to -1 ~ 1
ncnn::Mat input = ncnn::Mat::from_pixels_resize(img.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, w, h, 100, 100);
float mean[1] = { 128.f };
float norm[1] = { 1/128.f };
in.substract_mean_normalize(mean, norm);
ncnn::Net net;
net.load_param("model.param");
net.load_model("model.bin");
ncnn::Extractor ex = net.create_extractor();
ex.set_light_mode(true);
ex.set_num_threads(4);
ex.input("data", in);
ncnn::Mat feat;
ex.extract("output", feat);
代码二（opencv+pytorch，python）：
img = cv2.imread('a.png', 1).astype(np.uint8)
img = cv2.resize(img, (224,224))
img = img / 255.
img = torch.from_numpy(img)
img = torch.tensor(img, dtype=torch.float32)
img = img.unsqueeze(0) #在第一维度上增加一个维度，作为batch size大小
img = img.permute(0, 3, 1, 2) # 将图像channel提到前面即 [batch size, height, width, channel]-> [batch size, channel, height, width]
'''
opencv读取图像的shape是（height, width，channel），
而pytorch的模型在接收图像tensor的时候要求的shape是（channel，height，width）
'''
net = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2)
a = net(img)
可以看到，这两段代码都是opencv读取了之后，做了相应的处理之后送入模型，这些处理都是关于数据格式进行的，不做程序无法运行或报错。
当然，这两段代码是没有错误的，运行非常成功，于是乎，可能很多网友就和我一样，写代码的时候直接就这么用了，好像也没太多毛病。
然而，实际使用过程中，因为我训练的时候用pytorch直接给的开源代码训练，我注意到里面有这样的一句代码：
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
查了一些资料得知，大部分预训练模型都是在RGB这样颜色通道排序的基础下训练的。
但是，当我用ncnn的时候，由于跟训练使用的pytorch不是一套代码，也从python转成了C++，在参考资料的时候简单的就用了上面代码一类似的流程，运行当然是毫无问题的，并且当时也和同组小伙伴认为，因为opencv读取的图像是BGR的通道排序，于是在用函数ncnn::Mat::from_pixels_resize创建ncnn矩阵的时候也用参数PIXEL_BGR就可以了，所以有了下面这个语句：
ncnn::Mat input = ncnn::Mat::from_pixels_resize(img.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, w, h, 100, 100);
这个函数具体的讲解这里就不多说了，但是当我带着怀疑和好奇阅读ncnn源码的时候，却发现了问题。实际上，在这个函数中，如果使用参数PIXEL_BGR或PIXEL_RBG，其实都执行的是同样的操作，都是输入的img.data是什么通道顺序，那么输出就是保持什么通道顺序，不管用哪个都是一样的结果。
正确的应该是：把PIXEL_BGR或PIXEL_RGB改为PIXEL_RGB2BGR或PIXEL_BGR2RGB（这两个通道顺序的转换其实是一样的操作），原理大家可以看看ncnn中关于这个函数的源码，有时间或者大家有需要的，我再独立写一篇。
最后说一下，因为这个错误并不影响程序的运行，只影响结果，当纠正这个错误以后，发现果然程序的最终结果比之前要好了一些！！