VLFeat

הסקירה

VLFeat מורידים כקובץ ארכיון בינארי או מקור, ומפעילים אותו ישירות בתוך קוד שפת C או מסביבת MATLAB כדי לחלץ מאפיינים חזותיים מתמונות. זו ספריית קוד פתוח שמממשת אלגוריתמים מוכרים לעיבוד תמונה, כמו SIFT, MSER וחלוקה למקטעי SLIC. מי שמחפש ממשק משתמש מודרני, שירות ענן עם נקודת קצה של API או כפתור להעלאת תמונות, לא ימצא כאן שום דבר כזה. הספרייה כתובה בבסיסה בשפת C משיקולי ביצועים ותאימות, וכוללת ממשקים מובנים לסקריפטים של MATLAB ופקודות ישירות של שורת פקודה. גרסה 0.9.21 היא הגרסה העדכנית ביותר של הפרויקט, והיא פועלת על מערכות Windows, Mac OS X ולינוקס.

הפרויקט זמין בחינם לגמרי תחת רישיון קוד פתוח, ללא שום מדרגות תשלום, תקופות ניסיון או גרסאות מסחריות מורחבות באתר. אין כאן מחירון שצריך לפענח ואין הפתעות של עלויות תשתית נסתרות מצד המפתחים, כי התוכנה כולה רצה על הברזלים שלכם. הורידו את הקבצים מאתר vlfeat.org או משכו את העותק ממאגר GitHub, קמפלו אותם אצלכם במכונה, והמשיכו לעבוד.

זה חינמי לחלוטין.

איך הספרייה מטפלת בנקודות עניין

המבנה הגאומטרי המרכזי שדרכו מתבצע הניתוח נקרא בספרייה Feature Frame, והוא מגדיר את הצורה והמיקום של כל מאפיין שמזוהה בתמונה. הספרייה תומכת בחמישה סוגים שונים של מסגרות גאומטריות כאלה, החל מנקודות פשוטות של מיקום מרכז עם שתי נקודות ציון, ועד אליפסות מכוונות עם שישה פרמטרים. ישנם מעגלים שמוגדרים לפי מרכז ורדיוס, מעגלים מכוונים שמוסיפים זווית סיבוב, ואליפסות שמשלבות מטריצות סיבוב וטרנספורמציה. כדי לייצג אליפסה מכוונת, הפונקציה vl_plotframe מקבלת וקטור שמכיל טרנספורמציה אפינית מלאה יחד עם וקטור הזזה. התהליך הזה משמש כדי לנרמל אזורים מקומיים בתמונה, ובכך להפוך את התיאור שלהם לעמיד בפני שינויי קנה מידה וסיבובים במרחב.

כאשר נדרשת המרה בין המבנים השונים, הפונקציה vl_frame2oell הופכת כל סוג מסגרת לאליפסה מכוונת. אם המסגרת המקורית חסרת כיוון, כמו מעגל רגיל או נקודה, הספרייה בוחרת כיוון שרירותי שנקרא upright, וממפה את ציר Y אל עצמו. מערכת הצירים של התמונות היא שמאלית עם ציר Y שפונה כלפי מטה, ולכן סיבוב של ארבעים וחמש מעלות מופיע עם כיוון השעון בקוד של vl_demo_frame. מה שבאמת מפריע כאן הוא שגרסה 0.9.21 יצאה בתאריך 8 בינואר 2018, ומאז הפרויקט לא התעדכן כלל באתר. הספרייה הזו קפאה בזמן. אם החומרה שלכם חדישה, ההתקנה תדרוש תחזוקה עצמאית.

הקוד ישן מאוד.

למי זה מתאים וממה להיזהר

השימוש בספרייה מתאים כמעט אך ורק לחוקרים, סטודנטים או מהנדסים שמתחזקים מערכות קיימות בסביבת MATLAB ומחפשים אלגוריתמים קלאסיים כמו Fisher Vector, VLAD, או אימון מודלים של SVM בקנה מידה גדול. היא מציעה תמיכה מובנית בחלוקת צבירי IKM, עצי HIKM, ואלגוריתמי התאמה כמו Randomized kd-trees לזיהוי מהיר של נקודות דומות. לא הייתי משתמש בזה לפרויקט חדש שמתחיל מאפס, בטח לא בעיבוד תמונה מודרני מבוסס מודלים עמוקים. הדוקומנטציה של האתר מפנה בעצמה לחבילת MatConvNet לעבודה עם רשתות קונבולוציה, אך גם שם מדובר בכלים ישנים מתקופת שנת 2014 ועד 2018, ולא בטכנולוגיות עכשוויות.

שפת האתר והתיעוד כולו באנגלית טכנית צפופה. אין כאן שום קשר לעברית או לממשק מקומי, שכן מדובר בפונקציות מתמטיות, קובצי הרצה בטרמינל ופקודות C טהורות שלא מתעסקות במלל או בשפות טבעיות.

אין תמיכה בעברית.

המהדורה הבינארית כוללת תיקון ספציפי לפקודה vl_argparse כדי לשמור על תאימות עם MatConvNet, לצד תיקונים לקובצי הרצה של מחשבי Mac מהשנים הרלוונטיות. המאגר בכתובת github.com/vlfeat/vlfeat מכיל את כלל קוד המקור, מערכת מעקב התקלות, ודוגמאות ישנות ליישומים מעשיים כגון סיווג מאגר Caltech-101 וחיבור תמונות פנורמי באמצעות SIFT. אתם מקבלים פתרון מלא ויציב מבחינה אלגוריתמית לתקופתו, שפותח במקור באוניברסיטת UCLA וקבוצת VGG באוקספורד בתמיכת מענקי PASCAL2 ו-Yandex, אך הוא נטוש מעשית מעל עשור.

• מחירחינם קוד פתוח
• גרסה אחרונה0.9.21 משנת 2018
• ממשקי פיתוחC ו-MATLAB