Вычитание пинтовских чисел без отрицательных чисел (4-6 дает 254)

Question

Я хочу вычесть 2 серыми человеческими лицами друг от друга, чтобы увидеть разницу, но я столкнулся с проблемой, которая вычитает, например, [4] - [6] дает [254] вместо [-2] (или разность: [2]).

print(type(face)) #<type 'numpy.ndarray'> 
print(face.shape) #(270, 270) 
print(type(nface)) #<type 'numpy.ndarray'> 
print(nface.shape) #(270, 270) 

#This is what I want to do: 
sface = face - self.nface #or 
sface = np.subtract(face, self.nface) 

Оба не дают отрицательные числа, но вместо того, чтобы вычесть остаток после 0 из 255.

Выходной пример sface:

[[ 8 255 8 ..., 0 252 3] 
[ 24 18 14 ..., 255 254 254] 
[ 12 12 12 ..., 0 2 254] 
..., 
[245 245 251 ..., 160 163 176] 
[249 249 252 ..., 157 163 172] 
[253 251 247 ..., 155 159 173]] 

Мой вопрос: Как получить sface - numpy.ndarray (270,270) с отрицательными значениями после вычитания или разницы между каждой точкой лица и nface? (Так что не numpy.setdiff1d, потому что это возвращает только один размер вместо 270x270)

Рабочая

Из ответа @ajcr я сделал следующее (абс() для показа вычтена лицо):

face_16 = face.astype(np.int16) 
nface_16 = nface.astype(np.int16) 
sface_16 = np.subtract(face_16, nface_16) 
sface_16 = abs(sface_16) 
sface = sface_16.astype(np.int8) 

Answer 1

Похоже, что dtype из массива uint8. Все числа будут интерпретироваться как целые числа в диапазоне 0-255. Здесь -2 равно 256 - 2, поэтому вычитание приводит к 254.

Вам необходимо переделать массивы в dtype, который поддерживает отрицательные целые числа, например. int16 как это ...

face = face.astype(np.int16) 

... а потом вычитать.

Answer 2

Это проблема с вашим типом данных в массиве numpy. У вас есть uint8 внутри, который, кажется, обертывается вокруг

Посмотрите на nfac.dtype, который покажет его вам. Вы должны преобразовать его перед вашей расчетной операцией. Используйте numpy.ndarray.astype, чтобы преобразовать его или посмотреть на In-place type conversion of a NumPy array