为何Matlab与OpenCV的imread读取同图返回像素值不同？

• Matlab的imread针对PGM这类带有实际位深信息的图像，会自动将原始位深的像素值映射到存储格式的满量程范围：你的图像实际是10位（最大值为2^10-1=1023），但存储为16位uint16格式，Matlab会把原始10位值左移6位（乘以2^6=64），让数值占满16位的有效区间（0~65535），既保留了像素的相对亮度比例，又充分利用了16位的存储位宽。
• OpenCV的cv2.imread(file, cv2.IMREAD_UNCHANGED)则是直接读取文件中存储的原始二进制数值，也就是保留了10位的原始像素值（0~1023），没有做位扩展处理，所以两者的数值刚好差了64倍。

有两种简单的实现方式：

方法一：OpenCV读取后手动位扩展 #

既然知道图像的实际位深是10位，直接对读取到的uint16数组做左移6位操作即可：

import cv2

# 读取原始图像
image = cv2.imread("your_image.pgm", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# 左移6位对齐Matlab结果
matlab_like_image = image << 6

注：因为10位最大值1023左移6位后是65472，小于uint16的最大值65535，不会出现数值溢出问题。

方法二：使用PIL库读取 #

PIL的图像读取逻辑和Matlab一致，会自动完成位深到存储格式的满量程映射，直接转成numpy数组就能得到和Matlab相同的结果：

from PIL import Image
import numpy as np

# 读取图像并转成numpy数组
image = Image.open("your_image.pgm")
matlab_like_image = np.array(image)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bboo