为什么在使用Python的OpenCV中，SIFT算法不能处理8位图像（JPEG）？

Question

我对于其他所有24位的JPEG图像使用SIFT都没有任何问题，但是8位的图片总是给出以下错误。

在函数cv::SIFT::operator ()中，图像为空或深度不正确（！=CV_8U）

有人知道如何处理吗？

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)

出现错误：“在函数cv::SIFT::operator()中，图像为空或深度不正确（! = CV_8U）。”

- Joseph Yu

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SIFT通常在灰度图像上执行，这些图像是8位的。您能发布代码吗？ - chris

我刚刚添加了代码，非常感谢你的帮助。 - Joseph Yu

Answer 1

编辑：在撰写本文时，我刚刚看到了imread中的灰度标志。尝试在读取图像时打印图像，因为听起来imread可能会悄悄失败并留下空的Mats。

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

cv2.SIFT.detectAndCompute

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

所以在检测和提取之前，将图像转换为 8 位灰度：

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

当然那是一个愚蠢的位置，但你需要自己想清楚是否需要保留BGR原始文件等等。

- Christopher Peterson

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我再次仔细检查了我的代码。cv2.imread(infile,0)以灰度模式读取图像。对于24位图像，它的效果很好。但对于8位图像，我甚至无法读取它们。我得到的只是“None”或“[]”。 - Joseph Yu

啊，听起来你声称在24位图像上运行SIFT。你应该分享一些你正在处理的图像样本。 - Christopher Peterson

抱歉让您等了一会儿。那些文件是GIF格式的！它失败了，因为OpenCV依赖于文件扩展名来知道如何读取文件，而它们被错误地命名为JPEG格式。 - Christopher Peterson

非常感谢！我将这些GIF文件保存为JPEG文件，现在一切都正常了！ - Joseph Yu

好的回答，顺便提一下，你的链接已经失效了。 - DarkCygnus

Answer 2

我已经在这个stackoverflow帖子中对遇到相同错误的不同用户使用cv2.SIFT().detectAndCompute()代码进行了详细解答。

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

在对图像使用sift之前，可以使用以下内容将其转换为8位：
image8bit = cv2.normalize(image, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX).astype('uint8')

- Alexander Mays