很多人不清楚如何用Python解析TIFF图像，今天我来分享一些实用技巧，希望能为大家提供有效帮助，轻松实现图像处理与读取。
1、 读取lena.tif图像文件，获取uint8或float32格式的矩阵数据；同时利用numpy生成一个float64类型的随机矩阵mat。
2、 读取现有图像并保持原数据类型，生成双精度浮点型随机矩阵。
3、 将float64矩阵类型转换，便于后续测试，用于存储读取的图像和随机生成的矩阵。
4、 无论输入数据类型如何，scipy.misc输出的图像数据均为uint8类型。
5、 PIL.Image输出图像的位深与输入数据类型相同，64位将被保存为32位。
6、 将uint8与uint16类型转换时，图像灰度值会分别映射至255和65535范围内。
7、 归一化处理影响图像存储，TIFF格式支持多帧图像的读取与保存。
