matlab配置vlfeat庫（v0.9.18）

VLFeat -Vision Lab Features Library

GitHub - vlfeat/vlfeat: An open library of computer vision algorithms https://github.com/vlfeat/vlfeat

VLFeat的主頁：http://www.vlfeat.org/index.html

VLFeat開源庫實現了很多著名的機器視覺算法，如HOG, SIFT, MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, SLIC superpixels, 和 quick shift。VLFeat開源庫是用C語言寫的，以確保其效率和兼容性，同時VLFeat還提供了MATLAB接口和詳細的文檔。

vlfeat中vl_gmm

[means, covariances, priors] = vl_gmm(mfcc, 8, 'MaxNumIterations', 20);

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一、准備vlfeat文件，可以是二進制包，也可以是源碼。如果使用windows平台的話，推薦使用二進制包。

版本：0.9.18

 

二、安裝

1. 將所下載的二進制包解壓縮到某個位置，如D:\盤

2. 打開matlab，輸入edit startup.m創建啟動文件startup.m

3. 在startup.m中編輯內容（注意，如果將vlfeat安裝在不同的地方，需要將以下的”D:\”改為你所安裝的地址）：

run('D:\Software\vlfeat-0.9.18-bin\vlfeat-0.9.18\toolbox\vl_setup')

4. 保存並關閉startup.m文件，重新打開matlab程序，安裝即成功。

 

三、驗證

1. 在matlab中輸入path

 

 2. 在matlab中輸入vl_version，可以得到vlfeat的版本號。

 

 

有這些東西:

• The  VLFeat library

-  SIFT example (vl_ sift)

• Caltech-101running example

• Visual descriptors

-  PHOW feature (fast dense SIFT, vl_ phow)

- Vector Quantization (Elkan, vl_kmeans, vl_kdtreebuild,

vl_kdtreequery)

- Spatial histograms (vl_binsum, vl_binsearch)

• Learning and classification

- Fast linear SVMs

- PEGASOS (vl_pegasos)

- Fast non-linear SVMs

- Homogeneous kernel maps (vl_homkermap)

• Other VLFeat features

• The VLFeat library- SIFT example (vl_sift)• Caltech-101 running example• Visual descriptors- PHOW feature (fast dense SIFT, vl_phow)- Vector Quantization (Elkan, vl_kmeans, vl_kdtreebuild,vl_kdtreequery)- Spatial histograms (vl_binsum, vl_binsearch)• Learning and classification- Fast linear SVMs- PEGASOS (vl_pegasos)- Fast non-linear SVMs- Homogeneous kernel maps (vl_homkermap)• Other VLFeat features

 

【轉載自】

在matlab中配置vlfeat - 天馬行空W - 博客園 https://www.cnblogs.com/woshitianma/p/3872939.html

很好用的庫:VLFEAT - Hanson-jun - 博客園 https://www.cnblogs.com/scnucs/archive/2013/05/06/3062068.html