OpenCV Python功能检测：如何提供遮罩？（筛）

Question

我正在使用OpenCV3在Python3中构建一个简单的项目，试图将拼图碎片与“完成的”拼图图像进行匹配。我已经使用SIFT开始了测试。

我可以提取拼图碎片的轮廓并裁剪图像，但是由于大多数高频信号当然都位于碎片周围（碎片结束且地板开始的位置），因此我想将蒙版传递给SIFT detectAndCompute（ ）方法，从而迫使算法仅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（以确保它为uint8）后，出现以下错误：

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

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

Answer 1

感谢 Miki 我设法找到了一个错误。

结果证明，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)