官网：http://www.vlfeat.org/index.html

下载后解压

不用管BioID-FaceDatabase-V1.2.zip，那是我下载的数据集

加压后直接打开 vlfeat.sln ,我的是VS2013 发现打不开，ok，我们打开vl

这里是vlfeat的源代码

打开VS2013，新建一个x64的工程，

将vl文件夹，整个文件夹复制到新建的工程下

将vl源代码中所有头文件.h，将全部右键添加现有项，

这里别忘了，源代码中有一个，

也一定要加上，

接着源文件.c，将全部右键添加现有项，

这里还是别忘了，源代码中有三个，

也一定要加上，

解释一下

https://stackoverflow.com/questions/1877196/tc-th-files-for-c-program

他们使用这些作为模板并且文件不是直接编译的，而是在设置影响最终结果的#defines之后在相应的.c或.h文件中包含#included。

一个例子是mathop_sse2.c中发生的事情。它们包括相同的mathop_sse2.tc两次，但第一次将FLT定义为VL_TYPE_DOUBLE，第二次定义为VL_TYPE_FLOAT。这样他们就可以避免为不同类型复制完全相同的代码。

=============================

用我们的话理解，就是这个头文件，一般不会被包含，当有#defines预定义时候，或者，添加某些预处理器时候，才可能使用到

完成后，工程样貌

编译会出错，四中类型错误

第一种

error C4996: 'scanf': This function or variable may be unsafe. Consider using scanf_s instead. To disable deprecation, use _CRT_SECURE_NO_WARNINGS. See online help for details.

解决：

要么设置，C++，预处理器，预处理器定义，加入 _CRT_SECURE_NO_WARNINGS

要么哪个文件出现了，在那个文件的头，加入警告忽略 #pragma warning( disable : 4996)

要么哪个文件出现了，在那个文件的头，加入预定义 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS

要么在VS中新建项目的时候去掉“安全开发生命周期(SDL)检查”即可将错误转变成警告，使得使用不安全版本也不影响编译和运行，如下图所示。

第二种

error C2491，不允许dllimport函数的定义：

解决：

将宏VL_BUILD_DLL加入到预处理器定义中；

第三种

三个类似的错误，fatal error C1189: #error : "Compiling with SSE2 enabled, …”：

解决：

分别将三个宏 __SSE2__、_SSE2_、__AVX__加入到预处理器定义中；

第四种

六个类似的错误，error C4146 一元负运算符应用于无符号类型，结果仍为无符号类型：

解决：

将C/C++--> 常规--> SDL检查改为否(/sdl-)。

最后展示一下预处理器定义

这里还有一点问题，将我们新建的这个工程，改为动态库.dll

然后添加输出库的名字

然后添加输出调试库pdb的名字

这些都是我们在Debug下完成的，切换到Release

同样上面的步骤，预处理器那些，输出名称改为

..\VLfeat_64.dll

调试库信息加上，但不生成，因为Release下不太需要这个，所以改为了否

然后，分别在Debug和Release点击生成，此时就可以看到

VLfeat库了

最后自己整理一下，新建文件夹，里面有三个子文件夹，bin，lib，include

各自放入

最后说几句，如果你要跑vlfeat的例子，mser这个例子中，有个错误，

C++: malloc : error: invalid conversion from ‘void’ to ‘uint8_t’

vl_int8 buffer;
buffer = malloc(numBytes);

应该改为

vl_int8 buffer;
buffer = (vl_int8 *)malloc(numBytes);

最后最后，关于vlfeat的c接口的使用，其实就是与opencv对接，用opencv的读取和显示功能，其他，全部是vlfeat

比如

// OpenCV can be used to read images.
#include <opencv2/opencv.hpp>// The VLFeat header files need to be declared external.
extern "C" {#include "vl/generic.h"#include "vl/slic.h"
}int main() {// Read the Lenna image. The matrix 'mat' will have 3 8 bit channels// corresponding to BGR color space.cv::Mat mat = cv::imread("Lenna.png", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);// Convert image to one-dimensional array.float* image = new float[mat.rows*mat.cols*mat.channels()];for (int i = 0; i < mat.rows; ++i) {for (int j = 0; j < mat.cols; ++j) {// Assuming three channels ...image[j + mat.cols*i + mat.cols*mat.rows*0] = mat.at<cv::Vec3b>(i, j)[0];image[j + mat.cols*i + mat.cols*mat.rows*1] = mat.at<cv::Vec3b>(i, j)[1];image[j + mat.cols*i + mat.cols*mat.rows*2] = mat.at<cv::Vec3b>(i, j)[2];}}// The algorithm will store the final segmentation in a one-dimensional array.vl_uint32* segmentation = new vl_uint32[mat.rows*mat.cols];vl_size height = mat.rows;vl_size width = mat.cols;vl_size channels = mat.channels();// The region size defines the number of superpixels obtained.// Regularization describes a trade-off between the color term and the// spatial term.vl_size region = 30;        float regularization = 1000.;vl_size minRegion = 10;vl_slic_segment(segmentation, image, width, height, channels, region, regularization, minRegion);// Convert segmentation.int** labels = new int*[mat.rows];for (int i = 0; i < mat.rows; ++i) {labels[i] = new int[mat.cols];for (int j = 0; j < mat.cols; ++j) {labels[i][j] = (int) segmentation[j + mat.cols*i];}}// Compute a contour image: this actually colors every border pixel// red such that we get relatively thick contours.int label = 0;int labelTop = -1;int labelBottom = -1;int labelLeft = -1;int labelRight = -1;for (int i = 0; i < mat.rows; i++) {for (int j = 0; j < mat.cols; j++) {label = labels[i][j];labelTop = label;if (i > 0) {labelTop = labels[i - 1][j];}labelBottom = label;if (i < mat.rows - 1) {labelBottom = labels[i + 1][j];}labelLeft = label;if (j > 0) {labelLeft = labels[i][j - 1];}labelRight = label;if (j < mat.cols - 1) {labelRight = labels[i][j + 1];}if (label != labelTop || label != labelBottom || label!= labelLeft || label != labelRight) {mat.at<cv::Vec3b>(i, j)[0] = 0;mat.at<cv::Vec3b>(i, j)[1] = 0;mat.at<cv::Vec3b>(i, j)[2] = 255;}}}// Save the contour image.cv::imwrite("Lenna_contours.png", mat);return 0;
}

哈哈哈哈哈哈，最后最后最后，再废话一句，别嫌我唠叨，为什么要pdb，如果没有pdb，我们Debug，只能停在函数那里

如果你加上了pdb，程序跑起来，dll和lib，会自动加载pdb，Debug调试的时候，可以跳进函数内部，比如单步调试

函数内部信息，一览无余，这样，你可以快速的学习VLfeat的每一个函数

当然，你不要pdb也能进入，是因为，你在本机上编译了这个dll。lib，pdb，只要你别动工程的位置，还是能进，我们说的是，假如，你把这个生成的库，拿到另外的电脑上，还能进入源代码，就必须一定一定一定一定一定一定，需要pdb文件了，而且，他和对应的dll，尽量放在一个路径，名字相同，但是，不同模式下编译的，名字要有别，以便Debug和Release分开！！！

我的修改版

// OpenCV can be used to read images.
#include <opencv2/opencv.hpp>// The VLFeat header files need to be declared external.
extern "C" {  //告诉编译器，这部分代码按C语言的格式进行编译，而不是C++的
#include "vl/generic.h"
#include "vl/slic.h"
}int main() {// Read the Lenna image. The matrix 'mat' will have 3 8 bit channels// corresponding to BGR color space.cv::Mat mat = cv::imread("img1.ppm", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);// BGR// Convert image to one-dimensional array.// 将图像转换为一维数组。float* image = new float[mat.rows*mat.cols*mat.channels()];for (int i = 0; i < mat.rows; ++i) {for (int j = 0; j < mat.cols; ++j) {// Assuming three channels ...image[j + mat.cols*i + mat.cols*mat.rows * 0] = mat.at<cv::Vec3b>(i, j)[0];image[j + mat.cols*i + mat.cols*mat.rows * 1] = mat.at<cv::Vec3b>(i, j)[1];image[j + mat.cols*i + mat.cols*mat.rows * 2] = mat.at<cv::Vec3b>(i, j)[2];}}// The algorithm will store the final segmentation in a one-dimensional array.// 算法将最终分段存储在一维数组中vl_uint32* segmentation = new vl_uint32[mat.rows*mat.cols];vl_size height = mat.rows;vl_size width = mat.cols;vl_size channels = mat.channels();// The region size defines the number of superpixels obtained.// Regularization describes a trade-off between the color term and the// spatial term.//区域大小定义了获得的超像素的数量。//正则化描述了颜色术语和空间术语之间的权衡。vl_size region = 30;float regularization = 1000.;vl_size minRegion = 10;vl_slic_segment(segmentation, image, width, height, channels, region, regularization, minRegion);// Convert segmentation. 按行走，一行一行的遍历，把segmentation 划分成 labels[i][j] 图像定位格式// 转换  segmentationint maxlabels= 0;int** labels = new int*[mat.rows]; //行for (int i = 0; i < mat.rows; ++i) {labels[i] = new int[mat.cols];  // 列for (int j = 0; j < mat.cols; ++j) {labels[i][j] = (int)segmentation[j + mat.cols*i];if (labels[i][j]> maxlabels){maxlabels = labels[i][j];}}}/* opencv与二维数组相互转换 */// labels[m][n] 二维数组-m代表行，n代表列cv::Mat opencv_labels = cv::Mat::ones(mat.rows, mat.cols, CV_32S);cv::Mat new_opencv_labels;new_opencv_labels.create(opencv_labels.rows, opencv_labels.cols, CV_64F);int *ptmp = NULL;double *new_ptmp = NULL;int opencv_tmp = 0;for (int m = 0; m < opencv_labels.rows; m++){ptmp = opencv_labels.ptr<int>(m);//指针指向img2的第i行new_ptmp = new_opencv_labels.ptr<double>(m);for (int n = 0; n < opencv_labels.cols; n++){//ptr[i][j] = mat.at<uchar>(i, j);//img的矩阵数据传给二维数组ptr[][]opencv_tmp = labels[m][n];ptmp[n] = opencv_tmp;//二维数组数据传给img2的第i行第j列new_ptmp[n] = ((double)opencv_tmp / (double)maxlabels) * (double)255;}}cv::Mat uchar_img;uchar_img.create(opencv_labels.rows, opencv_labels.cols, CV_8UC1);new_opencv_labels.convertTo(uchar_img, CV_8UC1); // or CV_32F works (too)cv::imshow("Lenna", uchar_img); // 感受一下分割// Compute a contour image: this actually colors every border pixel// red such that we get relatively thick contours.// 计算轮廓图像：这实际上会为每个边框像素着色// 红色使得我们得到相对较厚的轮廓。int label = 0;int labelTop = -1;int labelBottom = -1;int labelLeft = -1;int labelRight = -1;for (int i = 0; i < mat.rows; i++) {for (int j = 0; j < mat.cols; j++) {label = labels[i][j];labelTop = label;if (i > 0) {labelTop = labels[i - 1][j];}labelBottom = label;if (i < mat.rows - 1) {labelBottom = labels[i + 1][j];}labelLeft = label;if (j > 0) {labelLeft = labels[i][j - 1];}labelRight = label;if (j < mat.cols - 1) {labelRight = labels[i][j + 1];}if (label != labelTop || label != labelBottom || label != labelLeft || label != labelRight) {mat.at<cv::Vec3b>(i, j)[0] = 0;mat.at<cv::Vec3b>(i, j)[1] = 0;mat.at<cv::Vec3b>(i, j)[2] = 255;}}}cv::imshow("Lenna_contours", mat);// Save the contour image.cv::imwrite("Lenna_contours.png", mat);cv::waitKey();return 0;
}

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