如何在OpenCV 3与Python 3中正确加载cv2.KeyPoint和描述符？

我刚处理过几乎一模一样的Python2→Python3迁移问题，这本质是两个版本在pickle序列化规则、字节/字符串处理逻辑上的差异，再结合numpy数组的存储特性导致的。下面是针对性的修复方案：

一、修复关键点加载的TypeError #

你遇到的TypeError: a bytes-like object is required，是因为Python3中pickle.loads()要求传入字节对象，但你用文本模式读取文件得到的是字符串。直接改用二进制模式读取文件就能解决：

import numpy as np
import pickle
import cv2

# 用二进制模式打开文件（'rb'），避免字符串/字节的转换问题
with open(keypoints_path, 'rb') as f:
    keypoints_list = pickle.load(f)  # 直接用pickle.load更简洁，替代loads+read的组合

kp = []
for point in keypoints_list:
    temp = cv2.KeyPoint(
        x=point[0][0], y=point[0][1],
        _size=point[1], _angle=point[2],
        _response=point[3], _octave=point[4],
        _class_id=point[5]
    )
    kp.append(temp)

二、修复描述符加载的UnicodeDecodeError #

描述符的UnicodeDecodeError是因为Python2中pickle保存numpy数组时，会将数组的原始字节以字符串形式存储；而Python3的pickle默认用ASCII解码这些内容，遇到非ASCII字节就会报错。解决方法是在pickle.load()时指定encoding='latin1'——latin1是单字节编码，能完美映射所有字节值，刚好匹配numpy数组的原始存储格式：

import numpy as np
import pickle

# 加载描述符时指定encoding='latin1'处理numpy兼容问题
with open(descriptors_path, 'rb') as f:
    descriptors_list = pickle.load(f, encoding='latin1')

# 无需循环复制，直接转为numpy数组即可
descriptors = np.asarray(descriptors_list)

关键原因总结 #

1. 字节/字符串差异：Python2的str等价于Python3的bytes，而Python3的str是Unicode字符串。用'rb'模式打开文件，能直接读取到pickle需要的字节对象，避免类型不匹配。
2. numpy序列化兼容：Python2中numpy数组通过pickle保存时，内部用latin1编码存储原始字节；Python3中必须显式指定这个编码，才能正确解析数组内容，否则会触发ASCII解码错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Suaro