我有一些温度字段值，我想在保留分辨率的同时将其转换为灰度图像。（例如，如果它是一个（100x100）大小的浮点数组，那么转换应该是一个灰度（100x100）图像。然后我将处理该图像并将其转换回Temperature numpy数组。图像处理部分可以看作是一个黑盒过程。
重要的是转换是无损的。
此外，图像处理代码将识别 .png 和 .jpg。（我不确定是否识别包括 tiff 在内的其他文件格式。此外，即使是 jpg 格式也不是首选，因为它们会导致有损转换）。
我到目前为止的尝试：
Matplotlib 的imsave()分辨率保留并且是无损的。但它将图像转换为 RGB 而不是灰度。这种方法对我来说也很好，但我无法准确地将 3 通道 RGB 图像转换回浮点 numpy 数组。例如，我拿了一个 10x10 的 numpy 浮点数组temperature，使用plt.imsave('Temperature_profile.png',temperature). 然后，我重新打开了相同的图像，但无法找到将其转换回 (10x10) 浮点数组的准确方法。因此，如果有一种方法可以将 3 通道图像无损地转换回 2D 矩阵，问题就解决了。
PILImage.fromarray()保留分辨率并可以将图像保存为灰度图像。但是我无法无损地保存矩阵并无损地检索它。因此我会得到错误的结果。（将灰度值的 2D Numpy 数组转换为 PIL 图像）
scipy.misc.imsave() 已弃用。
imageio.imwrite()给出有关有损转换的警告。（“从 float64 到 uint8 的有损转换”）。
opencv并且cv2由于某种原因没有被我的 spyder 环境（python 3.7，Anaconda 4.7.12）识别。