今天写了个算法，遇到个很奇葩的BUG。就是由于数值矩阵的类型造成的！！！
opencv，scipy.misc读取的图像矩阵默认是uint8类型（plt默认是float32，0-1之间），该类型是无符号整数类型，一般方便计算，我会转成float类型，问题来了，在转换成float类型后经过算法层层计算，最后输出的图像矩阵有负数，这和讲uint8类型的图像输入算法得出的结果有一定差距，我先将算法得出的两个不同数据类型的图像矩阵计算最大最小值，然后用uint8类型的图像矩阵减float类型，可视化两者之间差异性。可以看出，越白的地方差异越大！
今天这个BUG警示着我，类型不能随便乱改，类型改变意味着数据的存储方式也随之改变！
关于图像类型的讲解参考：http://blog.csdn.net/fx677588/article/details/53301740
2018.3.27更坑：
读取的图像默认是uint8类型，如果两个uint8类型矩阵相减，那么我一开始以为负数自动变0，但是只有matlab才会这样啊，坑！numpy会自动将负数+256，得到最终结果！
matlab的操作
numpy的操作
