在GitHub上搜LPQ的matlab代碼，發現了這個https://github.com/hustzhzhu/LPQplusplus，
文章題目為 LPQ++: A discriminative blur-insensitive textural descriptor with spatial-channel interaction
就是說提出的LPQ++在模糊的圖片上也可以起到很好的效果，是一種模糊不敏感的紋理描述符。嗯，我的圖片也很糊。。。。
有代碼又是一區論文，而且又是2020年，打算調一調，跑跑看。但是遇到了一些坑，所以填坑記錄。
作者公布的代碼很完整，有代碼還有數據集，所以基本上遇到的坑就只有一個，就是第3點的VLFeat安裝，我用matlab所以找到資料不多。

主要參考這個博客：https://blog.csdn.net/FX677588/article/details/52800240?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.add_param_isCf&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.add_param_isCf
該方法主要是參考解壓方法，解壓一定要按照博客中的方法解壓！即

然后雙擊該壓縮文件到vlfeat-0.9.20-bin，先不著急解壓，繼續雙擊vlfeat-0.9.20-bin會看到vlfeat-0.9.20文件夾，再解壓該文件夾到本地。否則直接解壓，一些壓縮軟件不能直接識別vlfeat-0.9.20-bin文件。

官方matlab版的教程如下：https://www.vlfeat.org/install-matlab.html
官方說要下載的是 latest VLFeat binary distribution ，也就是二進制，而GitHub代碼里給的是源代碼，所以就會不通。

百度網盤：鏈接：https://pan.baidu.com/s/1PX0YaLyZP4c9UCbUMWA3JQ
提取碼：erx5
GitHub上代碼的跑出來的實驗結果為：
Average accuracy: 83.20, Standard deviation: 2.90

目前數據集是GitHub代碼自帶的數據集，下一步打算邊讀論文，邊在自己的數據集上跑看看。
我的安裝路徑為：C:/Program Files/MATLAB/R2018b/toolbox/vlfeat-0.9.21/
安裝成功 的標志 在matlab命令行 vl_version

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab版VLFeat安装的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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