为什么 SIFT 不适用于带有 Python 的 OpenCV 中的 8 位图像 (JPEG)？

Question

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

图像为空或函数 cv::SIFT::operator ()

中的深度不正确 (!=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 incorrect depth (!=CV_8U) in function cv::SIFT::operator ()"。

Answer 1

编辑：输入后我刚刚在 imread 上看到灰度标志。尝试打印读入的图像，听起来 imread 可能无声无息地失败并留下空垫子。

cv2.SIFT.detectAndCompute 除了 8 位灰度之外，什么都不做，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，但你要决定是否需要保留 BGR 原件等。

Answer 2

我在 this Whosebug post.

中回答了另一个用户在深入使用 cv2.SIFT().detectAndCompute() 时遇到同样的错误

筛选函数（至少具体 .detectAndCompute() ）
只接受具有 8 位整数值的图像。

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

为什么 SIFT 不适用于带有 Python 的 OpenCV 中的 8 位图像 (JPEG)？

Why doesn't SIFT work for 8 bit images (JPEG) in OpenCV with Python?

python

opencv

jpeg

8-bit