Python cv2抽油机是否在空白屏幕上抽油？

在jupyter notebook中提供了预期的输出，但是当我使用python脚本保存文件时，它正在绘制匹配项，

flags=4

正在绘制关键点，除了所有事情都发生在黑色图像上（大小正确：左+右组合）

可能的后端选择问题，如我们在

matplotlib

中遇到的问题

---

示例代码运行良好：

imageCorrespondence = cv2.drawMatches(imageLeft, kpLeft, imageRight, kpRight, [goodMatches[0]], None, flags=2)
cv2.imwrite('imageCorrespondence.png', imageCorrespondence)

将numpy导入为np
进口cv2
def GetRecompondence（图像左、图像右）：
orb=cv2.orb_create（）
kpLeft，desLeft=orb.detectAndCompute（imageLeft，无）
kpRight，desRight=orb.detectAndCompute（imageRight，无）
bf=cv2.BFMatcher（cv2.NORM\u HAMMING，交叉检查=True）
匹配=bf.match（减左，减右）
goodMatches=[]
对于匹配中的m：
如果m.距离<100：
goodMatches.append（m）
打印（'Matches'，len（goodMatches））
ImageAccordinance=cv2.drawMatches（imageLeft、kpLeft、imageRight、kpRight、[goodMatches[0]]，无，标志=2）
回信
如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'：
imageLeft=cv2.imread（'image_001.png'））
imageRight=cv2.imread（'image_002.png'））
ImageRecompondence=GetRecompondence（imageLeft，imageRight）
cv2.imwrite（'imagecorrectivement.png'，imagecorrectivement）
打印（'已保存图像'）

---

但是，当我开始对从别处加载的其他图像使用该函数时，它就破坏了某些东西。我确定这些图像是否有内容，并且

cv2.imwrite（'imageLeft'，imageLeft）

工作正常，图像保存正常。

我最初认为第六个参数

无

导致了这种情况，但这并没有造成任何问题

cv2.drawMatches（）

将imageLeft和imageRight作为numpy数组，如中所述：

参数

• img1

  第一个源图像

• 关键点1

  来自第一个源图像的关键点

• img2

  第二个源图像

• 关键点2

  来自第二个源图像的关键点

然而，破坏这一点的是alpha层，如果您碰巧在numpy数组中加载alpha层，它将绘制一个黑色图像。当我手动移除numpy阵列中的alpha层时，它只有三个通道，开始工作正常。这可能是因为

matplotlib

处理alpha层的方式与

cv2.imwrite

处理alpha层的方式不同，它似乎在Jupyter笔记本中工作，但不使用Python脚本

---

我最初认为我需要从BGRA切换到ABGR，但事实并非如此，BGRA很好，如果输入图像有第四个alpha层，我会得到一个黑屏Opencv通常在读取图像时剥离alpha层

提供一个。不必提醒一个拥有数千声誉的5年用户这一点……对不起，我认为我在最初发布的两行中遗漏了一些东西（特别是因为我将输出图像参数设置为“无”），我认为这对opencv用户来说是显而易见的，因此没有添加完整的代码。现在又加了一句：）抓得好。查看源代码，然后。随机颜色生成将alpha通道保留为默认值0，因此它绘制的任何内容最终都是透明的。我将提交一份bug报告，这是一个微不足道的修复。还有一个：|上一个问题的修复已经合并，应该可以在3.4.5和4.x的下一个版本中使用。我想这就是你遇到的。

import numpy as np
import cv2

def getCorrespondence(imageLeft, imageRight):
    orb = cv2.ORB_create()
    kpLeft, desLeft = orb.detectAndCompute(imageLeft, None)
    kpRight, desRight = orb.detectAndCompute(imageRight, None)

    bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
    matches = bf.match(desLeft, desRight)

    goodMatches = []
    for m in matches:
        if m.distance < 100:
            goodMatches.append(m)

    print('Matches', len(goodMatches))

    imageCorrespondence = cv2.drawMatches(imageLeft, kpLeft, imageRight, kpRight, [goodMatches[0]], None, flags=2)
    return imageCorrespondence

if __name__ == '__main__':
    imageLeft = cv2.imread('image_001.png')
    imageRight = cv2.imread('image_002.png')

    imageCorrespondence = getCorrespondence(imageLeft, imageRight)
    cv2.imwrite('imageCorrespondence.png', imageCorrespondence)
    print('Image Saved')

outImg    =   cv.drawMatches( img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches1to2, outImg[, matchColor[, singlePointColor[, matchesMask[,flags]]]]    )