我们知道，C++—OpenCV中的MAT类的对象相当于Python的Numpy库中的ndarray对象。
事实上，在Python-OpenCV中也就是把Numpy库中的ndarray对象当成C++—OpenCV中的MAT类的对象来使的。
比如Python-OpenCV中读取图像时，Python-OpenCV会先将图像读取到ndarray对象中，然后可利用OpenCV或NumPy中的函数对其进行操作。
虽然Python并不是强制类型语言，但是数据类型问题也是关乎我们代码是否能正常运行的关键因素之一，所以我们要知道Numpy中的数据类型，即dtype与OpenCV的数据类型的对应关系如何，这样才方便我们的图像处理程序在C++与Python中的相互移植与改写。
那么Python库Numpy中的数据类型与OpenCV中数据类型的对应关系是怎么样的呢？
下面这张图就是答案：
接下来是OpenCV的C++程序改写成Python程序时要注意的地方。
一个总体的原则是：
如果在Python中需要设置数据类型的参数所在的函数是Numpy库中的函数，则使用’uint8、int8、uint16、int16、int32、float32、float64’等由Numpy库定义的数据类型名。
如果在Python中需要设置数据类型的参数所在的函数是OpenCV库中的函数，则使用CV_8U、CV_8S、CV_16U、CV_16S、CV_32S、CV_32F、CV_64F等数据类型名。
示例如下：
# !/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# OpenCV的版本为4.1
import numpy as np
import cv2 as cv
A = np.ones((5, 5), dtype='uint8')
B = A*50
c = cv.subtract(A, B, dst=None, mask=None, dtype=cv.CV_16S)
在上面的代码中：
函数ones()是Numpy中的函数，所以其第二个参数在设置数据类型时要用‘uint8’，而不能用cv.CV_8U;
函数subtract()是OpenCV中的函数，所以其第四个参数在设置数据类型时要用‘cv.CV_16S’，而不能用uint8。
