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金子邦彦研究室

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．

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
   
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

   
4. 解凍

   cd /tmp
   tar -xvzof libsiftfast-1.2-src.tgz
   

   
5. ドキュメントの確認

   cd libsiftfast-1.2-src
   cat README
   

   
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)

   
8. make install の実行

   ■ 実行結果の例 (Ubuntuの場合)

   

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．

   convert lena_std.jpg lena_std.pgm
   display lena_std.pgm
   

   
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）．

   

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,:), '@')