在matlab中配置vlfeat

1 VLFeat介绍

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HOG,  SIFT,MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative informationbottleneck, 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。它可以在windows,Mac, 和Linux上使用。

实际上， VLFeat就是一个开源的计算机视觉库，类似于opencv，且比opencv小，能实现 SIFT,MSER, k-means,hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, quick shift等算法。由C语言编写,提供MATLAB接口，文档详细。支持跨平台。

更多相关类容介绍可以参见：http://www.cvchina.info/tag/vlfeat/

2  VLFeat的MATLAB配置

可以参照官网的地址：http://www.vlfeat.org/install-matlab.html配置，下面是我自己尝试配置的经验，和大家分享一下。

（1）准备
1. Matlab软件（我使用的mathlab是2012b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/vlfeat-0.9.18-bin.tar.gz

（2）安装
1. 将所下载的二进制包解压缩到某个位置，如D:\盘

说明：为了避免每次打开MATLAB时都需要运行 vlfeat 包的安装文件startup.m，可以采用下面方法：
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vlfeattoolbox）

（3）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）：

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

（4）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。

运行vl_demo，没报错，就配置成功。

可以参考一个例程 运行：http://www.vlfeat.org/matlab/vl_slic.html

下面是我运行型号像素分割的效果;

超像素分割图：