Machine learning 旋转图像并加载到MXNet模型

是否有方法加载图像、旋转图像并将其加载到MXNet模型（例如：yolov3）。
我使用下面的方法，但我认为它没有效率：
1/加载图像并用枕头旋转

image = Image.open(img_path)
image = image.rotate(90)

2/保存图像，然后用

gluoncv

加载它（我在这里使用yolo，所以我使用yolo.load\u测试）：

---

在尝试了一些库之后，我找到了一种更简单的方法来解决这个问题，而不需要保存图像然后加载它（这是非常低效的）。我使用枕头加载图像并旋转它，然后使用transform_test获得MXNet张量，以便馈送到模型：

from PIL import Image
image = Image.open(path_to_image)
image = image.rotate(90)
tensor, _ = gluoncv.data.transforms.presets.yolo.transform_test(
    images,
    short=512
  )
prediction = model(tensor)

from PIL import Image
image = Image.open(path_to_image)
image = image.rotate(90)
tensor, _ = gluoncv.data.transforms.presets.yolo.transform_test(
    images,
    short=512
  )
prediction = model(tensor)