码迷,mamicode.com
首页 > 其他好文 > 详细

Matlab中配置VLFeat

时间:2017-03-04 11:32:40      阅读:851      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:end   alt   pil   convnet   img   max   路径   选项   方式   

 在VLFeat官网上是这么介绍VLFeat的:VLFeat开源库实现了很多著名的机器视觉算法,如HOGSIFTMSERk-meanshierarchical k-meansagglomerative information bottleneckSLIC 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。它可以在windows, Mac, 和Linux上使用。

言归正传,以下介绍vlfeat在mathlab中的配置方法:

一、首先应准备的东西:
1. Matlab软件(我使用的mathlab是2014b试用版的)
2. 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。
二进制包的下载地址可以从官网下载,也可以从我的个人网盘下载:
官网地址:http://www.vlfeat.org/download/

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中编辑发下内容(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:\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(安装成功后,不能删除vlfeat解压后的文件夹,因为vl_setup只是 将vlfeat的toolbox的地址加到matlab的path里面,使得matlab可以使用vlfeat toolbox)

三、验证安装
可以通过以下两种方式查看是否安装成功:
1. 在matlab中输入path,可以发现在path中保存了vlfeat toolbox的地址(如下图所示):

技术分享

2. 在matlab中输入vl_version ,可以得到vlfeat的版本号(如下图所示):

技术分享

 

四、可能碰到的错误
有同学反映,编辑完startup.m文件并重启matlab后,没有执行startup.m中的run命令。关于这一点,可能是因为startup.m文件并不在初始的path中。以至于matlab启动时没有找到startup.m文件。解决方法有两个:
1. 在matlab中,在ENVIRONMENT选项卡中,选择setPath选项,将startup.m文件所在的文件夹包含到path中。
2. 直接将startup.m文件复制(或剪切)到初始的path路径下。

 

五.MatConvNet的使用

http://www.vlfeat.org/matconvnet/quick/

% Install and compile MatConvNet (needed once).
untar(http://www.vlfeat.org/matconvnet/download/matconvnet-1.0-beta23.tar.gz) ;
cd matconvnet-1.0-beta23
run matlab/vl_compilenn ;

% Download a pre-trained CNN from the web (needed once).
urlwrite(...
  http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/imagenet-vgg-f.mat, ...
  imagenet-vgg-f.mat) ;

% Setup MatConvNet.
run matlab/vl_setupnn ;

% Load a model and upgrade it to MatConvNet current version.
net = load(imagenet-vgg-f.mat) ;
net = vl_simplenn_tidy(net) ;

% Obtain and preprocess an image.
im = imread(peppers.png) ;
im_ = single(im) ; % note: 255 range
im_ = imresize(im_, net.meta.normalization.imageSize(1:2)) ;
im_ = im_ - net.meta.normalization.averageImage ;

% Run the CNN.
res = vl_simplenn(net, im_) ;

% Show the classification result.
scores = squeeze(gather(res(end).x)) ;
[bestScore, best] = max(scores) ;
figure(1) ; clf ; imagesc(im) ;
title(sprintf(%s (%d), score %.3f,...
   net.meta.classes.description{best}, best, bestScore)) ;

按照步骤即可完成实验;原理后续慢慢理解。

 

Matlab中配置VLFeat

标签:end   alt   pil   convnet   img   max   路径   选项   方式   

原文地址:http://www.cnblogs.com/ranjiewen/p/6500617.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!