python和matlab都可以讀取的圖檔，圖檔的數字類型也可以跟着改變。 比如如果讀了一張hdr的圖檔，圖檔矩陣的數字一定的float的。但是如果把這張圖檔做色調映射(tone mapping)變成ldr圖檔再儲存成.jpg格式的話，圖檔的數字類型必須變到[0,255]的整數。之前我在做灰階圖到彩色圖的轉換的時候發現，同一張圖檔用matlab和python寫成.jpg儲存，結果是不一樣的。如果圖檔名是img的話:
matlab中我用的%matalb
uint8(img)
imwrite(img, '123.jpg')
python用的#python
img.astype('uint8‘)
imageio.imwrite(img, '123.jpg')
這裡matlab儲存的圖像很好，但是python的結果會出問題。如果不用astype的話，寫下的圖檔會發暗。原因是原圖的動态範圍比較大，超過了8bit的範圍。要想存入.jpg格式就必須對動态範圍進行壓縮。為了把涼的變暗，那麼暗的地方自然就更暗了。
如果用astype('uint8')的話，在圖檔一些區域會有集中的大片的單一顔色，好像被油漆刷過一樣。這裡我知道的原因是astype的機制是casting的格式轉換，是以四舍五入會導緻圖檔的顔色改變。具體為什麼出現大片的單一色目前還不清楚。
而matlab的uint8()方程是直接切掉多出去的值。比如說有個2x2矩陣m=[-1,5,3000,200]。uint8(m)之後結果是[0, 5, 255, 200]。也就是說在[0, 255]之間的數字不動，隻把大于255的變成255，把小于0的變成0就好了。
如果在python裡想達到同樣的切除多餘值的效果也很簡單：m[m>255] = 255
m[m<0] = 0
如果圖檔或者矩陣很大的話建議用numpy.clip，速度會快一些。