OpenCV Python特征检测：如何提供掩码？（SIFT）

我正在使用OpenCV3在Python3中构建一个简单的项目，尝试将拼图碎片匹配到“完成的”拼图图像。我已经通过使用SIFT开始了我的测试。OpenCV Python特征检测：如何提供掩码？（SIFT）

我可以提取拼图块的轮廓并裁剪图像，但由于大多数高频率都存在于围绕着棋子（棋子结束和地板开始的地方）的地方，因此我希望将掩码传递给SIFT detectAndCompute（）方法，从而迫使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)

通过测试面膜后（以确保它的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) mask has incorrect type (!=CV_8UC1) in function detectAndCompute

从我的研究，UINT8仅仅是CV_8U，这是一样的别名CV_8UC1。无法找到任何将掩码传递给Python中的任何特征检测算法的代码示例。

来源

2017-02-20 m3h0w

如果'img1'是一个彩色图像，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'，这就像'[rows，cols，3]'。你需要建立一个单通道掩码。 – Miki

我还使用了用不同方法创建的二进制掩码，我认为它是[rows，cols，1]，但是由于您的回答，我发现它在某处沿途被转换为3通道图像。谢谢！对于这个问题感到抱歉（仍然试图找出Python中的类型控制）。有没有办法让我接受你的评论作为答案？ – m3h0w

很高兴帮助。只需用正确的代码和解释自己写一个答案 – Miki

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遮罩，即使看起来是二进制的，也是3通道图像([rows], [cols], 3)。因此它不能被接受为一个面具。

检查类型和形状之后（必须是UINT8和[行，COLS，1]）：

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

转换掩模为灰色如果它仍然3通道：

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

来源

2017-02-20 15:10:21 m3h0w

OpenCV Python特征检测：如何提供掩码？ （SIFT）

回答

相关问题

OpenCV Python特征检测：如何提供掩码？（SIFT）