我已经在linux (archlinux )上编译了vlfeat,并通过以下命令为matlab制作了mex在VLFEATROOT目录中。输出看起来很好,因为没有报告错误。顺便说一句,我使用gcc4.7来编译上面的东西。我在我的matlab中执行非常简单的代码: VLFEATROOT = '~/user-libs/vlfeat/vlfeat-0.9.19/ ...
用VLFeat进行K-means 聚类,需要包含 ikmeans.h 头文件,其声明了如下接口: 数据结构 structVlIKMFilt 量化器,k-means聚类的核心数据结构。聚类相关的任何函数都与此数据结构有关。 枚举类型 enumVlIKMAlgorithms{VL_IKM_LLOYD,VL_IKM_ELKAN} VLFeat 实现了两种聚类算法,在进行训练时作为参数传入给vl_ikm_train函...
VLFeat是一个开源的工具包,提供了很多计算机视觉中的算法,比如SIFT、HoG等等,官方现在支持的方式有 MATLAB、C、命令行三种。 出于工作需要,在 web 项目中需要结合使用 VLFeat 库。以上四种方式可选的有 C 封装服务和命令行两种选择。 命令行想都没想被 pass 掉了,官方提供的工具不太灵活,我甚至一开始都没使用...
首先,我们需要进入官网下载(VLFeat - 首页),并解压到本地。 然后,新建一个工程文件,随后开始配置: 输入的命令行为: copyD:\xxxxxx\vlfeat-0.9.21\bin\win64\vl.dll$(SolutionDir)x64\$(ConfigurationName) 这样就配置完成了,我们在main.cpp中输入测试代码: #include"vl\generic.h"intmain(){ VL_PRINT("...
文章目录 一、代码 1.1、加载文件 1.2、编译Mex文件 1.3、设置VLFeat工具箱 1.3.1 什么是VLFeat工具?...结果显示三个输出都是3,如下图所示: 1.3、设置VLFeat工具箱 1.3.1 什么是VLFeat工具?...VLFeat开源库实现了很多著名的机器视觉算法,如HOG、SI...
vlfeat是一个开源的轻量级的计算机视觉库,主要实现图像局部特征的提取和匹配以及一些常用的聚类算法。其对sift特征提取的各个步骤进行了封装,使用的方法如下: 调用vl_sift_new初始化VlSiftFilt,设置sift提取时参数信息,如:图像的大小,Octave的个数,每个Octave的中的层数,起始的Octave的index. 各个参数的具体含义可以参考...
1.下载vlfeat二进制包解压 2.在.bash_profile添加./vlfeat/bin/macui64/sift路径 详见链接 3.因为我用的virtualenv 添加path一直有问题 不生成***.sift文件 后来直接在def process_image cmmd中用的绝对路径 vlfeat-sift代码: from:http://www.maths.lth.se/matematiklth/personal/solem/downloads/vlfeat.py...
VLFeat的使用并非易事，尤其在文档和社区支持方面存在不足。因此，需要具备较强的学习能力和自我解决问题的能力。对于那些致力于深入研究图像处理算法，尤其是SIFT、超像素分割等领域的开发者而言，VLFeat是一个值得探索的库。尽管我目前仅在SIFT和超像素分割方面有所实践，但VLFeat的潜力远远不止于此。它...
代码来运行,就是vlfeat库中的sift.exe。 1.下载PCV,安装配置。下载地址为:https://github.com/jesolem/PCV,下载后使用dos命令进入文件夹,输入:python setup.py install.即可安装到Python目录中。安装完成后,推荐把里面有个大写的PCV文件夹复制保存在你的python环境第三方库的文件夹下,就是那个&hellip anaconda中...
import detector.svm.vlfeat_svm as svm import randomclassSVM:def__init__(self):self.name='svm'self.weights=[]self.bias=0.0self.lambda_value=0.0self.optim_method='SGD'deftrain(self,train_datas,labels,lambda_value):self.lambda_value=lambda_valueself.weights,bias_=svm.train_svm(train_datas,...