为什么 SIFT 不适用于使用 Python 的 OpenCV 中的 8 位图像 (JPEG)？答案

【问题标题】：Why doesn't SIFT work for 8 bit images (JPEG) in OpenCV with Python?为什么 SIFT 不适用于使用 Python 的 OpenCV 中的 8 位图像 (JPEG)？
【发布时间】：2015-02-19 02:12:02
【问题描述】：

我对所有其他 24 位 JPEG 图像都使用了 SIFT，没有任何问题，但是，8 位图像总是给我以下错误。

函数 cv::SIFT::operator () 中的图像为空或深度不正确 (!=CV_8U)

有人知道怎么处理吗？

这是我的代码：

import cv2 
import numpy as np 
import os 
import glob
import scipy.cluster
os.chdir('\mydirectory')
images = []

for infile in glob.glob('./*.jpg'):
  pic = cv2.imread(infile,0)
  images.append(pic)

my_set = images
descriptors = np.array([])
feaL=np.array([])

for pic in my_set:
  kp, des = cv2.SIFT().detectAndCompute(pic, None)
  feaL=np.append(feaL,des.shape[0])
  descriptors = np.append(descriptors, des)

然后弹出错误“image is empty or has wrong depth (!=CV_8U) in function cv::SIFT::operator ()”。

【问题讨论】：

sift 一般是在灰度图像上进行的，它是 8 位的。可以发代码吗？
我刚刚添加了代码，非常感谢您帮助我。

标签： python opencv jpeg 8-bit

【解决方案1】：

编辑：输入此内容后，我刚刚在imread 上看到了灰度标志。尝试在读入图像时打印它们，听起来imread 可能会默默地失败并留下空垫子。

cv2.SIFT.detectAndCompute 只接受 8 位灰度，所以我不确定您是否真的在 24 位图像上使用 SIFT 没有问题。

cv2.SIFT.detectAndCompute

Python: cv2.SIFT.detectAndCompute(image, mask[, descriptors[, useProvidedKeypoints]]) → keypoints, descriptors

所以要在检测和提取之前立即更改为 8 位灰度：

for pic in my_set:
    pic = cv2.cvtColor(pic, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    kp, des = cv2.SIFT().detectAndCompute(pic, None)

当然，这是一个愚蠢的地方，但由你决定是否需要保留 BGR 原件等。

【讨论】：

我再次仔细检查了我的代码。 cv2.imread(infile,0) 读取灰度图像。它适用于 24 位图像。对于 8 位 1，我什至无法读取它们。我得到的只是“无”或“[]”。
啊，听起来您声称要在 24 位图像上运行 SIFT。您应该分享您正在使用的图像样本。
抱歉，我花了一分钟才回来。这些文件是GIF！它失败了，因为 OpenCV 依赖文件扩展名来知道如何读取文件，并且它们被误命名为 JPEG。
非常感谢！！！我将这些 GIF 保存为 JPEG 文件，现在一切正常！
好答案，顺便说一句，您的链接已损坏

【解决方案2】：

我回答了另一个在this stackoverflow post 中深入使用cv2.SIFT().detectAndCompute() 时遇到相同错误的用户。

sift 函数（至少特别是 .detectAndCompute() ）
仅接受具有 8 位整数值的图像。

在图像上使用 sift 之前，使用类似
image8bit = cv2.normalize(image, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX).astype('uint8') 的方法将其转换为 8bit

【讨论】：