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．

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。これは、パッケージ情報を最新の状態に保ち、インストール済みのパッケージをセキュリティアップデートやバグ修正を含めて更新するためである。

Ubuntu のインストールはこちらの別ページで説明する。

# パッケージリストの情報を更新
sudo apt update
# インストール済みのパッケージを包括的に更新 (依存関係も考慮)
sudo apt full-upgrade
# カーネル更新等で実際に再起動が必要な場合のみ実行を推奨
# sudo shutdown -r now

C/C++ コンパイラと Make とビルドツールのインストール

ソフトウェアをソースコードからビルドするには、C/C++コンパイラ (通常はGCC) や make ユーティリティといった開発ツールが重要である。Ubuntuでは、これらのツールは build-essential パッケージにまとめられている。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 libtool texinfo dpkg-dev pkg-config

libtool, texinfo, dpkg-dev, pkg-config は、より複雑なビルドやパッケージ管理の際に役立つ開発関連ツールである。

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．

# パッケージリストの情報を更新
sudo apt 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）

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/
「View all files」をクリック

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

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．

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．
# パッケージリストの情報を更新 sudo apt update sudo apt -y install imagemagick
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
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

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

ドキュメントの確認

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

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．

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,:), '@')