创建新图像时，数据类型的设置，以及溢出问题

在介绍下面的bug时，我想让读者首先思考一个问题，在opencv中数字图中灰度值的数据类型是np.int还是np.uint8。在利用opencv进行图像处理时，用numpy.zeros创建了一个用于存储将要进行空域滤波处理的待处理图像，最开始以为将np.zeros创建的类别设置为dtype=np.int就可以了。但是将所有的灰度值存储在创建的矩阵后，用cv2.imshow显示的时候，出现了这样一种报错。

error: (-215:Assertion failed) src_depth != CV_16F && src_depth != CV_32S in function 'convertToShow'

之所以出现上述错误的原因是：在python的opencv库中，图像处理中的数据类型，或者说数字图像中如果用整型数来表示灰度值的话，是无符号8位整型数，也就回答了最开始让读者思考的一个问题。

所以在创建一幅图像形状的矩阵时，dtype应设置为np.uint8

如下所示：

new_image = np.zeros((high + 2 * p, width + 2 * p), dtype=np.uint8)

创建数据类型的dtype = np.uint8前面是图像的大小，在这里就不详细对其进行介绍。

还有一点就是，对于numpy.uint8,需要知道它的范围，根据图像的R,G,B三通道灰度值范围，不难推测，numpy.uint8的取值范围是0到255，对于超出255的数值，如果用numpy.uint进行强制转换的话，会出现“溢出”现场，使得最终的结果并不是自己所预想的结果。

下面用程序进行简单介绍一下：

import numpy as np
a = 256
b = np.uint8(a)
print(f"a - {a}, b - {b}")

运行的结果如下：

根据运行结果可知，如果超出255的话，最终的结果会变为0。 

虽然是一个小知识点，但是稍不注意就容易出现很多bug，所以值得留意一下。