項目	顏色通道順序	長寬通道順序	數據類型	取值范圍
PIL	RGB	HWC	ndarray	0-255 (byte)
OpenCV	BGR	HWC	ndarray	0-255 (byte)
PyTorch	RGB/BGR (取決于如何讀取)	(N)CHW	tensor	0-1 (float, 標準化后); 0-255 (int, 未標準化)

注意以下幾點：

1. 顏色通道順序：PIL默認使用RGB順序，而OpenCV使用BGR順序。PyTorch不直接指定顏色通道順序，它取決于你如何將圖像數據加載到tensor中。如果你直接從PIL或OpenCV加載圖像到PyTorch tensor，那么顏色通道順序將保持不變（除非你進行了額外的轉換）。

2. 長寬通道順序：PIL和OpenCV都使用HWC（高度、寬度、通道）順序。PyTorch在處理圖像數據時，通常期望的輸入是CHW（通道、高度、寬度）順序，特別是當使用卷積神經網絡等模型時。但是，PyTorch的torchvision.transforms模塊提供了ToTensor()等轉換函數，可以自動將HWC順序的PIL圖像或NumPy數組轉換為CHW順序的tensor。此外，PyTorch還允許使用額外的維度N（批量大小）來擴展CHW到NCHW，這在處理批量圖像時很常見。

3. 數據類型：PIL和OpenCV都使用NumPy數組來存儲圖像數據，而PyTorch使用tensor。

4. 取值范圍：PIL和OpenCV中的圖像數據通常以字節（byte）形式存儲，取值范圍為0-255。PyTorch中的tensor可以存儲浮點數或整數，具體取決于你的設置。在大多數情況下，PyTorch期望輸入圖像的像素值被標準化到0-1的浮點數范圍內，這是通過除以255來實現的。但是，如果你在處理分類任務等場景時，可能需要將圖像數據保持為0-255的整數范圍，并在模型中進行相應的調整。

5. (N)HWC vs. (N)CHW：我在PyTorch的“長寬通道順序”列中添加了(N)來表示可能存在的批量大小維度。在PyTorch中，處理單個圖像時通常使用CHW順序，但在處理批量圖像時，則使用NCHW順序。然而，需要注意的是，這種約定主要適用于CUDA操作和某些特定的PyTorch層/函數（如torch.nn.Conv2d）。在大多數情況下，當你使用torchvision.transforms將PIL圖像或NumPy數組轉換為tensor時，你得到的是一個CHW順序的tensor（除非你使用了特定的轉換函數來改變這個順序）。然后，如果你需要將tensor輸入到支持批量處理的模型中，你可能需要手動添加一個額外的維度（即批量大小N）來形成NCHW順序的tensor。但是，這通常是由PyTorch的數據加載器（如torch.utils.data.DataLoader）自動完成的。