Изображения, открытые в Pillow и OpenCV, не эквивалентны

Я загрузил тестовое изображение из Википедии (дерево, показанное ниже), чтобы сравнить Pillow и OpenCV (с использованием cv2) в python. На первый взгляд два изображения выглядят одинаково, но их соответствующие хэши md5 не совпадают; и если я вычту два изображения, результат даже не будет близким к сплошному черному (изображение, показанное под оригиналом). Исходное изображение - JPEG. Если я сначала конвертирую его в PNG, хеши совпадают.

На последнем изображении показано частотное распределение различий значений пикселей.

Как указала Катри, мое вычитание вызывало целочисленное переполнение. Я тоже обновился до преобразования dtype=int перед вычитанием (чтобы показать отрицательные значения), а затем взял абсолютное значение перед построением разницы. Теперь разностное изображение воспринимается сплошным черным цветом.

Это код, который я использовал:

from PIL import Image
import cv2
import sys
import md5
import numpy as np

def hashIm(im):
    imP = np.array(Image.open(im))

    # Convert to BGR and drop alpha channel if it exists
    imP = imP[..., 2::-1]
    # Make the array contiguous again
    imP = np.array(imP)
    im = cv2.imread(im)

    diff = im.astype(int)-imP.astype(int)

    cv2.imshow('cv2', im)
    cv2.imshow('PIL', imP)
    cv2.imshow('diff', np.abs(diff).astype(np.uint8))
    cv2.imshow('diff_overflow', diff.astype(np.uint8))

    with open('dist.csv', 'w') as outfile:
        diff = im-imP
        for i in range(-256, 256):
            outfile.write('{},{}\n'.format(i, np.count_nonzero(diff==i)))

    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

    return md5.md5(im).hexdigest() + '   ' + md5.md5(imP).hexdigest()

if __name__ == '__main__':
    print sys.argv[1] + '\t' + hashIm(sys.argv[1])

Распределение частот обновлено, чтобы отображать отрицательные значения.

Это то, что я видел до того, как внедрил изменения, рекомендованные Кэтри.