skimage.transform.resize 比 cv2.resize 慢，不是慢一点。。。_cv2 watershed 和skimage速度

神经网络实验中，把 skimage 改成了 cv2 的 resize，发现gpu使用率大幅度提升
感觉很神奇，然后做了个速度比较

我的计算机得到的结果是，cv2快了skimage N倍

skimage 14.56161642074585
cv2 0.10870647430419922
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比较代码如下

from skimage.transform import resize
import cv2
import numpy as np
from time import time

img = np.random.randint(0, 256, [1920, 1080, 3], dtype=np.uint8)

t1 = time()
for i in range(100):
    resize(img, (416, 416), 3, preserve_range=True, anti_aliasing=False)
print('skimage', time()-t1)
t1 = time()

for i in range(100):
    cv2.resize(img, (416, 416), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
print('cv2', time()-t1)
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