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在Windows下运行Felzenszwalb的Deformable Part Models(voc-release4.01)目标检测matlab源码

可变形部件模型Deformable Part Models是目前最好的目标检测算法,由Felzenszwalb提出,本文介绍如何在windows下运行Felzenszwalb给出的matlab源码。

有关Deformable Part Model参见论文

Deformable Part Model 相关网页:

Felzenszwalb给出了matlab版本的实现,且只能运行在Linux和Mac操作系统上,有网友给出了其中的第四版voc-release4.01修改后在windows上运行的方法,这里进行一下总结。
本文参考以下几篇博客:

我的环境:
Win7 + Matlab R2010a(其中配置VC++6.0中的c++编译器)
在网站 http://www.rossgirshick.info/latent/ 上下载voc-release4.01源码并解压。


步骤1 在Matlab中配置c++编译器

在matlab命令行中输入:
mex –setup
回车,出现提示:

Please choose your compiler for building external interface (MEX) files:   
Would you like mex to locate installed compilers [y]/n?

输入n,回车,此时会列出matlab支持的编译器:

Select a compiler:  
  [1]Intel C++ 11.1 (with Microsoft Visual C++ 2008 SP1 linker)  
  [2]Intel C++ 9.1 (with Microsoft Visual C++ 2005 SP1 linker)  
  [3]Intel Visual Fortran 11.1 (with Microsoft Visual C++ 2008 SP1 linker)  
  [4]Intel Visual Fortran 11.1 (with Microsoft Visual C++ 2008 Shell linker)  
  [5]Intel Visual Fortran 10.1 (with Microsoft Visual C++ 2005 SP1 linker)  
  [6]Lcc-win32 C 2.4.1  
  [7]Microsoft Visual C++ 6.0  
  [8]Microsoft Visual C++ 2005 SP1  
  [9]Microsoft Visual C++ 2008 Express  
  [10]Microsoft Visual C++ 2008 SP1  
  [11]Open WATCOM C++  

  [0]None

根据自己机器上安装的VC版本,选择对应的编译器,输入序号,回车,提示:

Your machine has a Microsoft Visual C++compiler located at  
C:\Program Files\Microsoft Visual Studio.Do you want to use this compiler [y]/n?

如果自动检测给出的是正确的VC目录,输入y,否则可以输入n后手动输入VC目录。


步骤2 尝试调用compile()编译源码

将matlab工作目录设置为文件夹voc-release4.01所在的目录,在matlab命令行中输入compile,即调用compile()函数尝试编译源码,我们看看会出现什么错误,然后挨个解决,错误提示如下:

Command line warning D4024 : unrecognizedsource file type 'resize.cc', object file assumed  
Command line warning D4027 : source file'resize.cc' ignored  
Command line warning D4021 : no actionperformed

说明编译器无法识别.cc文件,打开compile.m文件,如下:

mex -O resize.cpp  
mex -O dt.cpp  
mex -O features.cpp  
mex -O getdetections.cpp  

% use one of the following depending on your setup  
% 0 is fastest, 3 is slowest   

% 0) multithreaded convolution using SSE  
% mex -O fconvsse.cc -o fconv  

% 1) multithreaded convolution using blas  
%    WARNING: the blas version does not work with matlab >= 2010b   
%    and Intel CPUs  
% mex -O fconvblasMT.cc -lmwblas -o fconv  

% 2) mulththreaded convolution without blas  
% mex -O fconvMT.cc -o fconv  

% 3) convolution using blas  
% mex -O fconvblas.cc -lmwblas -o fconv  

% 4) basic convolution, very compatible  
% mex -O fconv.cc -o fconv  

%在windows下使用时加上下面这句,并注释掉0)  
mex -O fconv.cpp

发现首先会编译resize.cc,dt.cc,features.cc,getdetections.cc 这四个文件,既然不识别.cc文件,就将这四个.cc文件的扩展名都改为.cpp,同时也修改compile.m文件,将前四句改为:

mex -O resize.cpp  
mex -O dt.cpp  
mex -O features.cpp  
mex -O getdetections.cpp

步骤3 修改resize.cpp文件

然后调用compile(),错误提示:

resize.cpp(36) : error C2057: expected constant expression  
resize.cpp(36) : error C2466: cannot allocate an array of constant size 0  
resize.cpp(36) : error C2133: 'ofs' : unknown size  
resize.cpp(70) : error C2065: 'bzero' : undeclared identifier  
resize.cpp(95) : error C2065: 'round' : undeclared identifier

为解决此问题,修改resize.cpp文件,在前面加上bzero和round的定义:

#define bzero(a,b) memset(a,0,b)  
int round(float a){float tmp = a-(int)a; if(tmp>=0.5) return(int)a+1;else return (int)a;}

并修改ofs数组的定义,将
alphainfo ofs[len];
这句改成:
alphainfo *ofs = new alphainfo[len];
当然在同一作用域后面加上:
delete [] ofs;
修改完后的resize.cpp文件如下:

#include <math.h>  
#include <assert.h>  
#include <string.h>  
#include "mex.h"  

/* 
 * Fast image subsampling. 
 * This is used to construct the feature pyramid. 
 */  

//在windows下使用时加上下面这句  
#define bzero(a,b) memset(a,0,b)  
int round(float a){float tmp = a-(int)a; if(tmp>=0.5) return (int)a+1;else return (int)a;}  

// struct used for caching interpolation values  
struct alphainfo {  
  int si, di;  
  double alpha;  
};  

// copy src into dst using pre-computed interpolation values  
void alphacopy(double *src, double *dst, struct alphainfo *ofs, int n) {  
  struct alphainfo *end = ofs + n;  
  while (ofs != end) {  
    dst[ofs->di] += ofs->alpha * src[ofs->si];  
    ofs++;  
  }  
}  

// resize along each column  
// result is transposed, so we can apply it twice for a complete resize  
void resize1dtran(double *src, int sheight, double *dst, int dheight,   
          int width, int chan) {  
  double scale = (double)dheight/(double)sheight;  
  double invscale = (double)sheight/(double)dheight;  

  // we cache the interpolation values since they can be   
  // shared among different columns  
  int len = (int)ceil(dheight*invscale) + 2*dheight;  
  //alphainfo ofs[len];  
  alphainfo *ofs = new alphainfo[len];//在windows下使用时加上这句,注释掉上面一句   
  int k = 0;  
  for (int dy = 0; dy < dheight; dy++) {  
    double fsy1 = dy * invscale;  
    double fsy2 = fsy1 + invscale;  
    int sy1 = (int)ceil(fsy1);  
    int sy2 = (int)floor(fsy2);         

    if (sy1 - fsy1 > 1e-3) {  
      assert(k < len);  
      assert(sy-1 >= 0);  
      ofs[k].di = dy*width;  
      ofs[k].si = sy1-1;  
      ofs[k++].alpha = (sy1 - fsy1) * scale;  
    }  

    for (int sy = sy1; sy < sy2; sy++) {  
      assert(k < len);  
      assert(sy < sheight);  
      ofs[k].di = dy*width;  
      ofs[k].si = sy;  
      ofs[k++].alpha = scale;  
    }  

    if (fsy2 - sy2 > 1e-3) {  
      assert(k < len);  
      assert(sy2 < sheight);  
      ofs[k].di = dy*width;  
      ofs[k].si = sy2;  
      ofs[k++].alpha = (fsy2 - sy2) * scale;  
    }  
  }  

  // resize each column of each color channel  
  bzero(dst, chan*width*dheight*sizeof(double));  
  for (int c = 0; c < chan; c++) {  
    for (int x = 0; x < width; x++) {  
      double *s = src + c*width*sheight + x*sheight;  
      double *d = dst + c*width*dheight + x;  
      alphacopy(s, d, ofs, k);  
    }  
  }  
  delete[] ofs;//在windows下使用时加上这句  
}  

// main function  
// takes a double color image and a scaling factor  
// returns resized image  
mxArray *resize(const mxArray *mxsrc, const mxArray *mxscale) {  
  double *src = (double *)mxGetPr(mxsrc);  
  const int *sdims = mxGetDimensions(mxsrc);  
  if (mxGetNumberOfDimensions(mxsrc) != 3 ||   
      mxGetClassID(mxsrc) != mxDOUBLE_CLASS)  
    mexErrMsgTxt("Invalid input");    

  double scale = mxGetScalar(mxscale);  
  if (scale > 1)  
    mexErrMsgTxt("Invalid scaling factor");     

  int ddims[3];  
  ddims[0] = (int)round(sdims[0]*scale);  
  ddims[1] = (int)round(sdims[1]*scale);  
  ddims[2] = sdims[2];  
  mxArray *mxdst = mxCreateNumericArray(3, ddims, mxDOUBLE_CLASS, mxREAL);  
  double *dst = (double *)mxGetPr(mxdst);  

  double *tmp = (double *)mxCalloc(ddims[0]*sdims[1]*sdims[2], sizeof(double));  
  resize1dtran(src, sdims[0], tmp, ddims[0], sdims[1], sdims[2]);  
  resize1dtran(tmp, sdims[1], dst, ddims[1], ddims[0], sdims[2]);  
  mxFree(tmp);  

  return mxdst;  
}  

// matlab entry point  
// dst = resize(src, scale)  
// image should be color with double values  
void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]) {   
  if (nrhs != 2)  
    mexErrMsgTxt("Wrong number of inputs");   
  if (nlhs != 1)  
    mexErrMsgTxt("Wrong number of outputs");  
  plhs[0] = resize(prhs[0], prhs[1]);  
}

步骤4 修改dt.cpp文件

修改完resize.cpp文件后,继续compile,错误提示如下:
dt.cpp(61): error C2065: 'int32_t' : undeclared identifier
等等。
为解决此问题,在dt.cpp文件前面加上:
#defineint32_t int
然后继续compile,错误提示如下:

dt.cpp(77): error C2374: 'x' : redefinition; multiple initialization  
dt.cpp(70) : seedeclaration of 'x'

说明有变量的二次定义,其实这是VC++6.0编译器的一个bug,在VC++6.0中,如果有如下的语句:

for(int i=0; i < 10; i++)  
    {...}  
for(int i=0; i <10; i++)  
    {...}

则编译器会提示第二个变量i是重复定义,也就是说,编译器不认为在for语句内定义的变量的作用域仅限于for语句内,这与C++语法不符,现在的VS2010中已经没有这个问题了。所以在resize.cpp文件的对应位置注释掉二次定义就可以了,或者如果你选择的编译器不是VC++6.0的话,就没有这个问题。


步骤5 修改features.cpp文件

修改好dt.cpp文件后,再次compile,错误提示如下:

features.cpp(48) : error C2065: 'round' : undeclared identifier   
features.cpp(158) : error C2374: 'x' : redefinition; multiple initialization   
        features.cpp(65) : see declaration of 'x'   
features.cpp(195) : error C2374: 'o' : redefinition; multiple initialization   
       features.cpp(179) : see declaration of 'o'

可以看出有三个问题,round()函数未定义,变量x和o重复定义,
所以在features.cpp文件中加入round()函数的定义:
intround(float a){float tmp = a-(int)a; if(tmp>=0.5) return (int)a+1;elsereturn (int)a;}
并根据出错位置注释掉变量x和o的二次定义


步骤6 再次修改compile.m文件

修改完features.cpp文件后,再次compile,错误提示如下:

    Usage:   
        MEX [option1 ... optionN] sourcefile1 [... sourcefileN]   
            [objectfile1 ... objectfileN] [libraryfile1 ... libraryfileN]   
Use the -help option for more information, or consult the MATLAB API Guide.  
Error in ==> compile at 10  
mex -O fconvsse.cc -o fconv

打开compile.m文件,查看第10行之前的注释:

% use one of thefollowing depending on your setup  
% 0 is fastest, 3 isslowest(应该是0 is fastest, 4 is slowest)

可以看到0-4只是效率不同,作用一样,既然第10行的0号出问题了,就换一个,根据网友pozen的说明:其他几个fconv用了其他平台的multiThread在windows上跑不起,所以在最后加上:
mex -O fconv.cpp
并将第10行的
mex -O fconvsse.cc -o fconv
注释掉。
注意这里要先将fconv.cc文件的扩展名改为cpp,否则还会出现一开始的不识别.cc文件的问题。
修改完后的compile.m文件如下:

mex -O resize.cpp  
mex -O dt.cpp  
mex -O features.cpp  
mex -O getdetections.cpp  

% use one of the following depending on your setup  
% 0 is fastest, 3 is slowest   

% 0) multithreaded convolution using SSE  
% mex -O fconvsse.cc -o fconv  

% 1) multithreaded convolution using blas  
%    WARNING: the blas version does not work with matlab >= 2010b   
%    and Intel CPUs  
% mex -O fconvblasMT.cc -lmwblas -o fconv  

% 2) mulththreaded convolution without blas  
% mex -O fconvMT.cc -o fconv  

% 3) convolution using blas  
% mex -O fconvblas.cc -lmwblas -o fconv  

% 4) basic convolution, very compatible  
% mex -O fconv.cc -o fconv  

%在windows下使用时加上下面这句,并注释掉0)  
mex -O fconv.cpp

步骤7 修改fconv.cpp文件

修改完compile.m文件后,再次compile,错误提示如下:
fconv.cpp(75): error C4716: 'process' : must return a value
所以修改fconv.cpp文件,将
void*process(void *thread_arg)
改为:
void process(void*thread_arg)
即去掉指针符号。
然后再次compile,没错误提示了,编译成功了。


步骤8 运行demo(),进行目标检测试验

编译完成后,在matlab命令行中输入demo,进行目标检测试验,根据提示,依次会出现小轿车、人、自行车的部件模型和检测结果,如果想检测其他图片,修改demo文件即可。


结果

(1) 小轿车

小轿车模型
小轿车模型

小轿车检测结果
小轿车检测结果

(2) 人

人体模型
人体模型

人体检测结果
人体检测结果

(3) 自行车

自行车模型
自行车模型

自行车检测结果
自行车检测结果

上一篇 2013年运动记录

下一篇 有关可变形部件模型(Deformable Part Model)的一些说明

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创建日期 2013-12-26
修改日期 2017-07-02
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