前言
最近几天在做水果分类的一个Project，看到有人说SIFT特征比较有用。由于Project的其他部分都是在python中完成的，所以想在python中提取图像的SIFT特征。上网上一查立马就发现了很多代码，原来python的opencv库就封装后SIFT算法。遂觉容易。哪知道安装个包就折腾了一个多小时。再次记录艰苦的填坑历程。
第一坑：AttributeError: module ‘cv2.cv2’ has no attribute ‘SIFT’
首先去网上搜索 python 提取图片的sift特征 会发现有很多帖子，首先找了一个最简单的，打算先试试，阈值选择了Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例教程这篇博客。博客中的代码如下。
#coding=utf-8
import cv2
import scipy as sp
img1 = cv2.imread('x1.jpg',0) # queryImage
img2 = cv2.imread('x2.jpg',0) # trainImage
# Initiate SIFT detector
sift = cv2.SIFT()
# find the keypoints and descriptors with SIFT
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None)
# FLANN parameters
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)
search_params = dict(checks=50) # or pass empty dictionary
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params,search_params)
matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2)
print 'matches...',len(matches)
# Apply ratio test
good = []
for m,n in matches:
if m.distance < 0.75*n.distance:
good.append(m)
print 'good',len(good)
# #####################################
# visualization
h1, w1 = img1.shape[:2]
h2, w2 = img2.shape[:2]
view = sp.zeros((max(h1, h2), w1 + w2, 3), sp.uint8)
view[:h1, :w1, 0] = img1
view[:h2, w1:, 0] = img2
view[:, :, 1] = view[:, :, 0]
view[:, :, 2] = view[:, :, 0]
for m in good:
# draw the keypoints
# print m.queryIdx, m.trainIdx, m.distance
color = tuple([sp.random.randint(0, 255) for _ in xrange(3)])
#print 'kp1,kp2',kp1,kp2
cv2.line(view, (int(kp1[m.queryIdx].pt[0]), int(kp1[m.queryIdx].pt[1])) , (int(kp2[m.trainIdx].pt[0] + w1), int(kp2[m.trainIdx].pt[1])), color)
cv2.imshow("view", view)
cv2.waitKey() 复制代码后发现sift = cv2.SIFT()这行代码有错误，AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'SIFT'。于是继续把错误提示粘贴到百度搜索。
第二坑：’module’ object has no attribute ‘xfeatures2d’
搜索后发现，新版本的opencv下，SIFT API的使用方法改变了，于是在SIFT图像特征提取 python3.4 + opencv3.1.0代码这篇博客中找了一个新版本的例子再试一下。代码如下：
import cv2
import numpy as np
#read image
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('origin',img)
#SIFT
sift= cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
keypoints = sift.detect(gray, None)
#kp, des = sift.detectAndCompute(gray,None) #des是描述子，for match， should use des, bf = cv2.BFMatcher();smatches = bf.knnMatch(des1,des2, k=2
cv2.drawKeypoints(gray, keypoints, img)
cv2.imshow('testSift', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()复制代码后发现sift= cv2.xfeatures2d.SIFT_create()这行代码有错误，module' object has no attribute 'xfeatures2d。于是继续把错误提示粘贴到百度搜索。
第三坑:PermissionError: [Errno 13] Permission denied: ‘D:\Anaconda3\Lib\site-packages\cv2\cv2.cp36-win_amd64.pyd’
搜索后同样看到很多帖子和博客，阅读后发现是python-opencv并没有包含SIFT的API，需要安装python-contrib-opencv。看到有人说需要先使用pip uninstall python-opencv卸载python-opencv。我就索性先不卸载，如果报错再进行卸载。于是使用pip install python-contrib-opencv安装。结果出现如下异常:PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'D:\\Anaconda3\\Lib\\site-packages\\cv2\\cv2.cp36-win_amd64.pyd'。
我感到很奇怪，之前使用pip安装库从来没有初选过这种权限拒绝的信息。再次百度异常信息。
第四坑：PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问。: ‘d:\anaconda3\lib\site-packages\cv2\cv2.cp36-win_amd64.pyd’
这次搜索到的信息就非常杂乱了，使用百度和google都没找到很好的解决方法。有人说要使用管理员运行cmd.exe，我尝试了，不行。看到报错信息是anaconda的某个文件访问不到，修改Anaconda安装路径的目录权限，还是不行。于是我想到之前有人提到的需要先卸载python-opencv再安装python-contrib-opencv，于是尝试pip uninstall python-opencv先卸载python-opencv。结果，卸载python-opencv也有权限问题：PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问。: 'd:\\anaconda3\\lib\\site-packages\\cv2\\cv2.cp36-win_amd64.pyd'。
这就尴尬了，卸载不让卸载，安装不让安装。再次百度异常信息。
填坑
百度后找到如下博客windows系统下Python安装或升级模块报错：PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问。的解决办法.看到在pip install后添加--user参数就解决了问题。于是我想到在安装python-contrib-opencv时添加--user参数。运行pip install --user python-contrib-opencv安装成功。
然后运行第二坑中的代码就成功了。接下来还要研究提取的SIFT特征怎么使用。
总结
原来加个参数就能解决的问题，我却饶了这么一大圈子，人生如此艰难，一定要爱护程序员。