(self, img_crop)
return img.unsqueeze(0)
把图片等比例缩放到高度：32,再或resize填充到220宽度
        img_crop：
            cv2图片，rgb顺序
        返回：
            img tensor
把图片等比例缩放到高度：32,再或resize填充到220宽度
        img_crop：
            cv2图片，rgb顺序
        返回：
            img tensor
把图片等比例缩放到高度：32 再或resize填充到220宽度 img_crop： cv2图片，rgb顺序 返回： img tensor
def constant_pad(self, img_crop):
        '''把图片等比例缩放到高度：32,再或resize填充到220宽度
        img_crop：
            cv2图片，rgb顺序
        返回：
            img tensor
        '''
        h, w, c = img_crop.shape
        ratio = h / 32
        new_w = int(w / ratio)
        new_img = cv2.resize(img_crop,(new_w, 32))
        container = np.ones((32, self.max_width, 3), dtype=np.uint8) * new_img[-3,-3,:]
        if new_w <= self.max_width:
            container[:,:new_w,:] = new_img
        elif new_w > self.max_width:
            container = cv2.resize(new_img, (self.max_width, 32))

        img = Image.fromarray(container.astype('uint8')).convert('L')
        img = self.transform(img)
        img.sub_(0.5).div_(0.5)
        if self.use_gpu:
            img = img.cuda()
        return img.unsqueeze(0)
def constant_pad ( self , img_crop ) : h , w , c = img_crop . shape ratio = h / 32 new_w = int ( w / ratio ) new_img = cv2 . resize ( img_crop , ( new_w , 32 ) ) container = np . ones ( ( 32 , self . max_width , 3 ) , dtype = np . uint8 ) * new_img [ - 3 , - 3 , : ] if new_w <= self . max_width : container [ : , : new_w , : ] = new_img elif new_w > self . max_width : container = cv2 . resize ( new_img , ( self . max_width , 32 ) ) img = Image . fromarray ( container . astype ( 'uint8' ) ) . convert ( 'L' ) img = self . transform ( img ) img . sub_ ( 0.5 ) . div_ ( 0.5 ) if self . use_gpu : img = img . cuda ( ) return img . unsqueeze ( 0 )