kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None) cv2.error: OpenCV(3.4.2) C:\Miniconda3\conda-bld\opencv-suite_1534379934306\work\opencv_contrib-3.4.2\modules\xfeatures2d\src\sift.cpp:1121: error: (-5:Bad argument) image is empty or has incorrect depth (!=CV_8U) in function 'cv::xfeatures2d::SIFT_Impl::detectAndCompute'

这个错误提示意味着图像为空或者图像深度不正确。SIFT算法要求图像必须是单通道的灰度图像，深度为8位无符号整型（CV_8U）。因此，可以尝试将图像转换为灰度图像，并将深度设置为8位无符号整型。

可以使用以下代码将图像转换为灰度图像：

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

然后，可以使用以下代码将图像的深度设置为8位无符号整型：

gray = np.uint8(gray)

最后，可以检查一下图像是否为空，确保没有出现其他问题。完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('img.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 将图像的深度设置为8位无符号整型
gray = np.uint8(gray)

# 创建SIFT对象
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

# 检测关键点并计算描述符
kp, des = sift.detectAndCompute(gray, None)

# 可视化关键点
img_kp = cv2.drawKeypoints(img, kp, None, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

# 显示图像
cv2.imshow('SIFT', img_kp)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

如果仍然出现错误，则可能是OpenCV库版本不兼容导致的问题。可以尝试更新OpenCV库或更换其他版本的库。