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

• Fast SIFT Image Features Library のビルドとインストール
• siftfast コマンドを使い，PGM 画像ファイル(濃淡画像) から SIFT 特徴量を求める
• octave を起動し SIFT 特徴量を求める

SIFT 画像特徴量のうち座標値 (x,y) をプロットしたもの

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する．

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する．

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する．

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

   利用条件などを確認する．

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

2. 「View all files」をクリック
   
3. libsiftfast のインストール

   cd /tmp
   curl -L -O https://sourceforge.net/projects/libsift/files/libsiftfast/libsiftfast-1.2/libsiftfast-1.2-src.tgz
   cd /usr/local
   sudo rm libsiftfast-1.2-src
   sudo tar -xvzof /tmp/libsiftfast-1.2-src.tgz
   sudo chown -R $USER libsiftfast-1.2-src
   cd libsiftfast-1.2-src
   rm -rf build
   mkdir build
   cd build
   cmake -DCMAKE_VERBOSE_MAKEFILE=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_CXX_FLAGS="-std=c++0x -Wno-narrowing" ..
   make
   sudo make install
   

4. 結果の確認

   エラーメッセージが出ていないこと

   

テスト実行（Ubuntu 上）

ここでサンプルとして使用する動画

• fruits.jpg: https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/fruits.jpg

curl コマンドを用いてダウンロードできる．あるいは Web ブラウザでもダウンロードできる．

curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/fruits.jpg?raw=true -o fruits.jpg

テスト実行の手順

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

1. ImageMagick のインストール

   ImageMagick の 「convert -format」を使うので， ImageMagick のインストールを行っておくこと．

   インストールするには， 次のコマンドを実行．

   sudo apt -y update
   sudo apt -y install imagemagick
   

2. テストに使う PGM 画像ファイルの準備と確認表示

   ImageMagick の convert コマンドを使い，PGM 画像ファイルに変換している．

   convert fruits.jpg fruits.pgm
   display fruits.pgm
   

   
   
3. siftfast を用いた SIFT 特徴量の算出．確認のため，結果の先頭 10行を表示．

   siftfast < fruits.pgm > fruits.key
   head fruits.key
   

   
4. 結果のファイルを整形

   cat fruits.key | sed 's/^$/@/g' | tr -d '\n' | sed 's/@/\n/g' > fruits.sift
   head fruits.sift
   

   

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
   

   
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．

   
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,:), '@')