OpenCV Python特征检测：如何提供掩码？ （筛）

Question

我正在使用OpenCV3在Python3中构建一个简单的项目，试图将拼图块与＃34;完成＆＃34;拼图图像。我已经开始使用SIFT进行测试了。

我可以提取拼图的轮廓并裁剪图像，但由于大部分高频位于片段周围（片段结束和地板开始），我想将面具传递给SIFT detectAndCompute（）方法，从而迫使算法仅在片段内查找关键点。

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

在通过测试掩码（确保它的uint8）后，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：错误：（ - 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。无法找到任何将掩码传递给Python中任何特征检测算法的代码示例。

Answer 1

感谢Miki，我设法找到了一个bug。

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

检查类型和形状后（必须是uint8和[rows，cols，1]）：

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

如果遮罩仍为3通道，则将其转换为灰色：

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