matlab配置vlfeat库（v0.9.18）
VLFeat -Vision Lab Features Library
GitHub - vlfeat/vlfeat: An open library of computer vision algorithms https://github.com/vlfeat/vlfeat
VLFeat的主页：http://www.vlfeat.org/index.html
VLFeat开源库实现了很多著名的机器视觉算法，如HOG, SIFT, MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, SLIC superpixels, 和 quick shift。VLFeat开源库是用C语言写的，以确保其效率和兼容性，同时VLFeat还提供了MATLAB接口和详细的文档。
vlfeat中vl_gmm
[means, covariances, priors] = vl_gmm(mfcc, 8, 'MaxNumIterations', 20);
一、准备vlfeat文件，可以是二进制包，也可以是源码。如果使用windows平台的话，推荐使用二进制包。
版本：0.9.18
二、安装
1. 将所下载的二进制包解压缩到某个位置，如D:\盘
2. 打开matlab，输入edit startup.m创建启动文件startup.m
3. 在startup.m中编辑内容（注意，如果将vlfeat安装在不同的地方，需要将以下的”D:\”改为你所安装的地址）：
run('D:\Software\vlfeat-0.9.18-bin\vlfeat-0.9.18\toolbox\vl_setup')
4. 保存并关闭startup.m文件，重新打开matlab程序，安装即成功。
三、验证
1. 在matlab中输入path
2. 在matlab中输入vl_version，可以得到vlfeat的版本号。
有这些东西:
• 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
【转载自】
在matlab中配置vlfeat - 天马行空W - 博客园 https://www.cnblogs.com/woshitianma/p/3872939.html
很好用的库:VLFEAT - Hanson-jun - 博客园 https://www.cnblogs.com/scnucs/archive/2013/05/06/3062068.html
