VLfeat win10 vs2015 matlab编译
2024-05-31 13:27:36
各个版本下载
http://www.vlfeat.org/download/
我是用的VLFeat 0.9.18，但是编译方法通用
1 修改make/nmake_helper.mak
VS2015版本
2 修改Makefile.mak
将Makefile.mak文件中所有出现msvcr的地方改成msvcp（注意，只改小写的地方）
3修改vlfeat-0.9.20/vl/host.h文件
注释掉snprintf isnan
4 命令行编译
最后报这个错其实也是成功的。
NMAKE : fatal error U1077: “echo”: 返回代码“0x1”
Stop.
5 matlab mex 编译
到toolbox目录下，分别运行setup,complie demo
>> vl_setup
>> vl_compile
vl_compile: assuming that Visual C++ is the active compiler
vl_compile: compiling for PCWIN64 (64 bit)
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\aib\vl_aib.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\aib\vl_aibhist.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\fisher\vl_fisher.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\geometry\vl_irodr.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\geometry\vl_rodr.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\gmm\vl_gmm.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\imop\vl_imdisttf.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\imop\vl_imintegral.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\imop\vl_imsmooth.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\imop\vl_imwbackwardmx.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\imop\vl_tpsumx.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\kmeans\vl_hikmeans.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\kmeans\vl_hikmeanspush.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\kmeans\vl_ikmeans.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\kmeans\vl_ikmeanspush.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\kmeans\vl_kmeans.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_alldist.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_alldist2.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_binsearch.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_binsum.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_cummax.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_getpid.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_hog.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_homkermap.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_ihashfind.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_ihashsum.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_inthist.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_kdtreebuild.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_kdtreequery.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_lbp.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_localmax.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_sampleinthist.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_simdctrl.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_svmtrain.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_threads.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_twister.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\misc\vl_version.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\mser\vl_erfill.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\mser\vl_mser.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\quickshift\vl_quickshift.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\sift\vl_covdet.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\sift\vl_dsift.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\sift\vl_liop.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\sift\vl_sift.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\sift\vl_siftdescriptor.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\sift\vl_ubcmatch.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\slic\vl_slic.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
MEX H:\code\dcnf-fcsp-master\libs\vlfeat-0.9.18\toolbox\vlad\vl_vlad.c
使用 'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
>> vl_demo
vl_covdet: doubling image: yes
vl_covdet: detector: DoG
vl_covdet: peak threshold: 0.01, edge threshold: 10
vl_covdet: 13 features suppressed as duplicate (threshold: 0.5)
vl_covdet: detected 382 features
vl_covdet: kept 360 inside the boundary margin (2)
vl_covdet: doubling image: yes
vl_covdet: detector: DoG
vl_covdet: peak threshold: 0.01, edge threshold: 10
vl_covdet: 13 features suppressed as duplicate (threshold: 0.5)
vl_covdet: detected 382 features
vl_covdet: kept 360 inside the boundary margin (2)
vl_covdet: estimating affine shape for 360 features
vl_covdet: 360 features passed affine adaptation
vl_covdet: doubling image: yes
vl_covdet: detector: DoG
vl_covdet: peak threshold: 0.01, edge threshold: 10
vl_covdet: 13 features suppressed as duplicate (threshold: 0.5)
vl_covdet: detected 382 features
vl_covdet: kept 360 inside the boundary margin (2)
vl_covdet: 165 duplicate features were crated due to ambiguous orientation detection (525 total)
vl_sift: filter settings:
vl_sift: octaves (O) = 5
vl_sift: levels (S) = 3
vl_sift: first octave (o_min) = -1
vl_sift: edge thresh = 10
vl_sift: peak thresh = 0.01
vl_sift: norm thresh = 0
vl_sift: window size = 2
vl_sift: float descriptor = 0
vl_sift: will source frames? no
vl_sift: will force orientations? no
vl_sift: processing octave -1
vl_sift: processing octave -1
vl_sift: processing octave 0
vl_sift: processing octave 1
vl_sift: processing octave 2
vl_sift: processing octave 3
vl_sift: found 694 keypoints
vl_sift: filter settings:
vl_sift: octaves (O) = 5
vl_sift: levels (S) = 3
vl_sift: first octave (o_min) = -1
vl_sift: edge thresh = 10
vl_sift: peak thresh = 0
vl_sift: norm thresh = 0
vl_sift: window size = 2
vl_sift: float descriptor = 0
vl_sift: will source frames? yes (638 read)
vl_sift: will force orientations? no
vl_sift: processing octave -1
vl_sift: processing octave -1
vl_sift: processing octave 0
vl_sift: processing octave 1
vl_sift: processing octave 2
vl_sift: processing octave 3
vl_sift: found 638 keypoints
mser: parameters:
mser: delta = 1
mser: max_area = 0.75
mser: min_area = 6e-05
mser: max_variation = 0.25
mser: min_diversity = 0.2
mser: statistics:
mser: 6 extremal regions of which
mser: 5 ( 83.3 % of previous) maximally stable,
mser: 5 ( 100 % of previous) stable enough,
mser: 5 ( 100 % of previous) small enough,
mser: 5 ( 100 % of previous) big enough,
mser: 5 ( 100 % of previous) diverse enough.
mser: parameters:
mser: delta = 32
mser: max_area = 0.75
mser: min_area = 6e-05
mser: max_variation = 0.25
mser: min_diversity = 0.2
mser: statistics:
mser: 6 extremal regions of which
mser: 5 ( 83.3 % of previous) maximally stable,
mser: 4 ( 80 % of previous) stable enough,
mser: 4 ( 100 % of previous) small enough,
mser: 4 ( 100 % of previous) big enough,
mser: 4 ( 100 % of previous) diverse enough.
mser: parameters:
mser: delta = 159
mser: max_area = 0.75
mser: min_area = 6e-05
mser: max_variation = 0.25
mser: min_diversity = 0.2
mser: statistics:
mser: 6 extremal regions of which
mser: 5 ( 83.3 % of previous) maximally stable,
mser: 1 ( 20 % of previous) stable enough,
mser: 1 ( 100 % of previous) small enough,
mser: 1 ( 100 % of previous) big enough,
mser: 1 ( 100 % of previous) diverse enough.
mser: parameters:
mser: delta = 160
mser: max_area = 0.75
mser: min_area = 6e-05
mser: max_variation = 0.25
mser: min_diversity = 0.2
mser: statistics:
mser: 6 extremal regions of which
mser: 5 ( 83.3 % of previous) maximally stable,
mser: 0 ( 0 % of previous) stable enough,
mser: 0 ( 0 % of previous) small enough,
mser: 0 ( 0 % of previous) big enough,
mser: 0 ( 0 % of previous) diverse enough.
1/10 113096 regions
...
成功
ref
https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/details/65434976
https://blog.csdn.net/jizhidexiaolili/article/details/79810342
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