方法一：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread("test.png")

# 将颜色格式转为RGB
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 将通道格式hwc转为chw
image = image.transpose((2, 0, 1))

print（image.shape）

        在opencv里，图像通道格式默认为hwc（0,1,2），颜色格式为BGR，故transpose((2,0,1))改变通道位置，cvtColor为颜色空间转换函数。（注意安装：pip install opencv-python 或 conda install opencv-python）

方法二：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread("test.png")

# 将数据颜色格式转为RGB，通道格式转为chw
image = image[:, :, ::-1].transpose((2, 0, 1))

print（image.shape）

        （1）image[:, :, ::-1]对应hwc（height, width, channel）， ::-1代表c顺序相反操作。

        （2）image[:, :, 0]代表B蓝色通道分量；image[:, :, 1]代表G绿色通道分量；image[:, :, 0]代表R红色通道分量。

注：

方法二引文：https://blog.csdn.net/qq_39938666/article/details/86701344

::-1操作理解：python[::-1]和[-1]用法-CSDN博客