我需要为神经网络的训练图像做一些增强。
问题是即使在并行加载批次时，增强的执行时间也比网络训练要长。

问题在于我正在应用的透视变换。和（使用 PIL 图像）
都花费了大致相同的时间。cv2.warpPerspectivetorchvision.transforms.functional.perspective

但是他们俩都是按图像来做的（这对我来说似乎效率很低）。

那么，执行透视变换的最佳（最快和批量）方法是什么？

• 我想直接用 PyTorch 函数来做，但我不知道算法。（接受一个好的算法作为答案）
• 还有其他可以更快完成的软件包吗？