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);

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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-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

 

【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