OpenCV Python 特征检测：如何提供掩码？（筛）答案

【问题标题】：OpenCV Python Feature Detection: how to provide a mask? (SIFT)OpenCV Python 特征检测：如何提供掩码？（筛）
【发布时间】：2017-07-09 20:41:29
【问题描述】：

我正在 Python3 中构建一个简单的项目，使用 OpenCV3，尝试将拼图块与“完成的”拼图图像匹配。我已经使用 SIFT 开始了我的测试。

我可以提取拼图的轮廓并裁剪图像，但由于大部分高频当然存在于拼图周围（拼图结束和地板开始的地方），我想将遮罩传递给SIFT detectAndCompute() 方法，从而强制算法只在片段内寻找关键点。

test_mask = np.ones(img1.shape, np.uint8)
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, mask = test_mask)

通过测试掩码后（确保它是 uint8），我收到以下错误：

kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,mask = test_mask) cv2.error: /home/pyimagesearch/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/sift.cpp:772: error: (-5) 掩码在函数detectAndCompute中的类型不正确(!=CV_8UC1)

根据我的研究，uint8 只是 CV_8U 的别名，与 CV_8UC1 相同。在 Python 中找不到任何将掩码传递给任何特征检测算法的代码示例。

【问题讨论】：

如果img1 是彩色图像，它有3 个通道，所以你的掩码最终是CV_8UC3 类型，因为你使用img1.shape，类似于[rows, cols, 3]。您需要构建一个单通道掩码。
我还使用了以不同方法创建的二进制掩码，我认为它是 [rows, cols, 1] 但感谢您的回答，我发现它在转换为的过程中的某个地方3 通道图像。谢谢！很抱歉给您带来麻烦（仍在尝试找出 Python 中的类型控制）。有什么方法可以让我接受您的评论作为答案？
很高兴它有帮助。用正确的代码和解释自己写一个答案
见THIS ANSWER。这可能会有所帮助。
感谢@JeruLuke - 不完全是我想要的，但感谢 Miki，我确实解决了这个问题。谢谢你们！

标签： python opencv types feature-detection sift

【解决方案1】：

感谢 Miki，我设法找到了一个错误。

事实证明，我使用阈值操作创建的原始蒙版（尽管看起来是二进制的）是一个 3 通道图像 ([rows], [cols], 3)。因此它不能被接受为面具。

检查类型和形状后（必须是 uint8 和 [rows,cols,1]）：

print(mask.dtype)
print(mask.shape)

如果仍然是 3 通道，则将蒙版转换为灰色：

mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

【讨论】：