在下面的代码中，我使用一个 4096*4096 像素的 png 图像，其中包括所有可能的 RGB 颜色（不是相同像素的两倍，可以在此处找到http://allrgb.com/starry-night）然后我将 RGB 值转换为LAB 值，我检查每个通道的范围
import cv2 as cv
import numpy as np
im=cv.imread('allrgb.png')
im=im.astype(np.uint8)
colors_lab=cv.cvtColor(im,cv.COLOR_BGR2LAB)
m=np.amin(colors_lab[...,...,0])
结果如下：
如果原始图像的类型为 uint8，则 R[0,255],G[0,255],B[0,255] 给出 L[0,255],A[42,226],B[20,223]
如果原始图像的类型为 float32，则 R[0,1],G[0,1],B[0,1] 给出 L[0,100],A[-86.1813,98.2351],B[-107.862,94.4758]
无论如何，实验室范围从来都不是预期的范围，这是由开放的简历文档给出的
知道如何解释吗？