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Fast SIFT Image Features Library のインストール(Ubuntu 上)

Fast SIFT Image Features Library は,SIFT 画像特徴量を求めるライブラリで,Octave/Matlab のスクリプト,コマンドラインインタフェース,python インタフェースを持つ.

この Web ページで行うこと

SIFT 画像特徴量のうち座標値 (x,y) をプロットしたもの

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謝辞: Fast SIFT Image Features Library は高速で動き,良質のソフトウェアだと感じています.Fast SIFT Image Features Library の作者様に直接,この Web ページに関するコメント等頂きまして,とても有難く思っています.

前準備

Ubuntu のシステム更新

Ubuntu で OS のシステム更新を行うときは, 端末で,次のコマンドを実行.

Ubuntu のインストールは別ページで説明している

sudo apt -y update
sudo apt -yV upgrade
sudo /sbin/shutdown -r now

C/C++ コンパイラー,make,パッケージツールのインストール(Ubuntu 上)

インストールするには,端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -y install build-essential gcc g++ make libtool texinfo dpkg-dev pkg-config

cmake, curl のインストール(Ubuntu 上)

インストールするには, 端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -y update
sudo apt -y install cmake cmake-curses-gui cmake-gui curl

Fast SIFT Image Features Library のインストール(ソースコードを使用)(Ubuntu 上)

  1. SourceForge の Fast SIFT Image Features Library の Web ページを開く

    http://sourceforge.net/projects/libsift/

  2. View all files」をクリック

    [image]
  3. ファイルのダウンロード

    ダウンロードしたファイルは /tmp に置くことにする

    [image]
  4. 解凍
    cd /tmp
    tar -xvzof libsiftfast-1.2-src.tgz
    

    [image]
  5. ドキュメントの確認
    cd libsiftfast-1.2-src
    cat README
    

    [image]
  6. make の実行
  7. make の実行結果の確認

    ■ 実行結果の例 (Ubuntuの場合)

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  8. make install の実行

    ■ 実行結果の例 (Ubuntuの場合)

    [image]

テスト実行

siftfast を使って PGM 画像ファイル(濃淡画像) から SIFT 特徴量を求めてみます

  1. テストに使う PGM 画像ファイルの準備

    ImageMagick の convert コマンドを使うと, PGM 画像ファイルを簡単に作ることができる.

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  2. siftfast を用いた SIFT 特徴量の算出

    curl -O https://www.kkaneko.jp/sample/lena_std.pgm 
    siftfast < lena_std.pgm > lena_std.key
    

    ここでの実行例では time を付けて時間を計ることにしている.確かに速い(と思います).

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octave を起動し SIFT 特徴量を求める

  1. ドキュメントの確認

    cat /usr/local/share/siftfast/octave/siftfast.m
    

    [image]
  2. octave を起動し siftfast 関数を使ってみる

    ※ 「lena_std.jpg」の部分は画像ファイル名に書き換えて使ってください.

    curl -O https://www.kkaneko.jp/sample/lena_std.jpg
    octave
    

    addpath('/usr/local/share/siftfast/octave')
    
    [rgb, map, alpha] = imread("lena_std.jpg");
    mono = rgb2gray( rgb );
    colormap(gray(256));
    imshow(mono);
    
    MA = double( 1 / double( max(max( mono ))) );
    [frames, descriptors] = siftfast( double(mono) * MA );
    

    ※ addpath ... の実行を忘れると,次のようなエラーが出る.

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  3. SIFT 画像特徴量のうち座標値 (x,y) をプロット
    hold
    imshow(mono)
    plot(frames(1,:), frames(2,:), '@')
    

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