自述文件 ＃＃目标＃＃ 该项目将在android下使用VlFeat + OpenCV来构建可通过使用某些检测/分类算法通过摄像头拍照来识别物体的应用程序。 old-Notes（用于jni-myold文件夹版本） 必须编辑Application.mk以添加“ APP_PLATFORM：= android-9”，否则将无法成功链接。 参考： 。 还可以交叉参考ndk-build教程。 注释（用于jni文件夹）## 这是用于较新的版本和构建系统，因为较旧的jni包含过时的文件和库。 要修复构建错误，请检查Android.mk是否有一些链接的库，构建标志/宏。 如果对XXX错误信息有一些未定义的引用，则应为： 有些函数定义不明确，也许我们在实现时都调用了某些函数，尝试比较源代码，找到它并将其添加到我们的仓库中 如果原始的VLfeat没有一个，则应该是Makefile的定义，因为我们

This software package provides matlab mex functions that interface a hundred of OpenCV APIs. Also the package contains a C++ class that converts between Matlab's native data types and OpenCV data types. The package is suitable for fast prototyping of OpenCV application in Matlab, use of OpenCV as an external toolbox in Matlab, and the development of a custom mex function.

本文档是在matlab中配置vlfeat的说明，详细叙述了配置的过程，并附带了一个关于图像拼接的实例，希望对有需要的朋友有帮助

VLFeat开源库实现了很多著名的机器视觉算法，如HOG, SIFT, MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, SLIC superpixels, 和 quick shift。VLFeat开源库是用C语言写的，以确保其效率和兼容性，同时VLFeat还提供了MATLAB接口和详细的文档。它可以在windows, Mac, 和Linux上使用。

关于vlfeat重新编译配置文件，window10+matlab15+vs15环境下对vlfeat进行重新编译

在matlab中配置vlfeat-附件资源

VLFeat是一款由Andrea Vedaldi和Brian Fulkerson先生创建的开源图像处理库，都属于机器视觉算法，vlfeat库有C和matlab两种实现，包括了SIFT,MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, and quick shift 这个库是C语言写的，效率比较高，支持Windows, Mac OS X, and Linux操作系统。可以在matlab、Shell、C、编译器中配置使用。

SIFT 特征提取所需 下载的文件为vlfeat-0.9.20-bin.tar.gz，解压缩后，将vlfeat-0.9.20/bin/win64文件夹下的sift.exe和vl.dll拷贝到当前工作目录下。 https://blog.csdn.net/zhuxiaoyang2000/article/details/53930610 所需文件

vlfeat中sift特征点检测和匹配的测试代码，要先预先下载安装vlfeat工具箱，然后自行修改这个代码文件里面vlfeat工具箱路径。vlfeat里的sift算子是目前实现效果最好的。注意若输入不是rgb图像请修改代码，去除rgb转gray。

开源计算机视觉库，可以实现许多图像处理的算法