VLFeat

知名的医学图像处理库，添加进MATLAB的工具箱后，提供分割、配准等丰富功能。

sdm matlab代码vlfeat-ctypes：这是将MATLAB接口转换为Python的最小VLFeat接口的一部分。VLFeat的核心库用C编写，但主要功能通过MATLAB接口提供。该项目使用ctypes从MATLAB接口到Python / numpy的一些功能进行了移植。它仅包含所需的功能，虽然这个过程不复杂，但需要一些工作量。欢迎添加其他功能的补丁。此外，还有许多vlfeat分支，包括Boost :: Python封装器。虽然这些我并未成功使其工作，但因为我发现所需的大部分功能都有大量的MATLAB代码可供使用。您可能对这个项目感兴趣，因为它似乎是最新更新的。要安装此软件包，可以通过pip或easy_install进行，但为了实际使用，还需要下载vlfeat的二进制库。可以通过运行python -m vlfeat.download来安装它。如果加上-h参数，脚本将帮助您找到libvl.so或相应平台的文件。

VLFeat是一个开源的视觉实验室功能库，版本为0.9.20，专门用于图像理解及局部特征提取和匹配。它实现了众多流行的计算机视觉算法，包括费舍尔向量、VLAD、SIFT、MSER、k均值、分层k均值、聚集信息瓶颈、SLIC超像素、快速移位超像素、大规模SVM训练等。该库使用C语言编写以提升效率，并在MATLAB中提供易用接口，支持Windows、Mac OS X和Linux。使用时需下载最新版本，并确保MATLAB版本为2009B及以上。解压后可通过MATLAB调用这些功能。文档包含在doc/index.html中，详细说明了使用方法。

Vlfeat 是一款计算机视觉库，可协助研究人员快速构建原型，并用于多个计算机视觉实验室的教学中。该库专注于局部特征（SIFT 等）和图像理解（HOG 等），并完全集成在 MATLAB 中，同时提供 C API。