在PyTorch、Keras、OpenCV、NumPy和PIL这几个框架中，它们在表示图像时的维度存储顺序有所不同。下面我将逐一解释每个框架中图像维度的存储顺序：

1，PyTorch:

PyTorch中图像的维度顺序通常遵循 [N, C, H, W] 的格式，也就是channel first格式，其中：

C 代表通道数（channels），例如RGB图像有3个通道。

N 代表批量大小（batch size），即一次处理的图像数量。

pytorch如果遇到channel last格式的输入，可以通过permute来调整维度顺序：

import torch  # 假设x是一个形状为(N, H, W, C)的tensor  
x = torch.randn(N, H, W, C)# 使用permute方法将channel维度移动到第二个位置  
x_channel_first = x.permute(0, 3, 1, 2)  # 形状变为(N, C, H, W)

2，Keras&tf:

Keras通常与TensorFlow一起使用。在TensorFlow中，对于图像数据，默认的维度顺序是 [H, W, C]。但在构建模型时，Keras允许通过data_format参数来指定维度顺序，可以是'channels_last'（即[H, W, C]）或'channels_first'（即[C, H, W]）。

通过如下代码可以设置：

from keras import backend as K  K.set_image_data_format('channels_first')

3，OpenCV:

OpenCV读取图像时默认的维度顺序是 [H, W, C]。因此，在OpenCV中，图像的宽度和高度位于通道数之前。

4，NumPy:

NumPy本身并不直接处理图像数据，但它可以用于存储和操作多维数组。在NumPy数组中，维度的顺序完全取决于用户如何定义和填充数组。

5，PIL (Python Imaging Library, 也就是现在的Pillow):

PIL/Pillow在打开图像时，默认的维度顺序是 [W, H, C]，即宽度、高度和通道数。这与其他一些框架的顺序有所不同。

在编程过程中如果多个库混合使用，例如用OpenCV/PIL打开图像，然后输入pytorch编写的模型，需要注意这方面。