环境配置:Python Vlfeat接口及Pydot模块安装总结

最近在调试《Programming Computer Vision with Python》第三章中的sift描述符及相连图像进行可视化的代码时,折腾耗费了不少时间,现在对整个调试过程中遇到的一些问题及解决方案做下记录总结。

其实此前在翻译阶段调试Clustering Pixels Using K-MeansK-Means Using Python折腾过一段时间的Python sift代码,不过调试了很久,一直都没成功,放了一段时间,今天终于搞好了。虽然解决的方案不算完美,不过看到跑出来的结果,本小子中午兴奋得一中午都处于亢奋状态。sift调好了,后面很多代码就都可以跑出结果了。

##Vlfeat接口之sift

回归正题,先记录一下sift的调试过程。sift能调试成功,很大程度上得益于本书作者的一篇博文《Another Python Interface for SIFT》。本小子用的是他的更新版本,也就是vlfeat版,老版本的实现在他的另一篇博文《SIFT Python Implementation》中。两者差异主要体现在代码的前段部分。 sift.py前段部分如下:

def process_image(imagename, resultname):
    """process an image and save the results in a .key ascii file"""

    #check if linux or windows
    if os.name == "posix":
        cmmd = "./sift <"+imagename+">"+resultname
    else:
        cmmd = "siftWin32 <"+imagename+">"+resultname

    os.system(cmmd)
    print 'processed', imagename

vlfeat.py的前段部分如下:

def process_image(imagename,resultname,params="--edge-thresh 10
                  --peak-thresh 5"):
	""" process an image and save the results in a file"""

	if imagename[-3:] != 'pgm':
		#create a pgm file
		im = Image.open(imagename).convert('L')
		im.save('tmp.pgm')
		imagename = 'tmp.pgm'

	cmmd = str("sift "+imagename+" --output="+resultname+
				" "+params)
	os.system(cmmd)
	print 'processed', imagename, 'to', resultname

两者调用的都是lowe大人的sift,都用到了os.system()调用外部可执行文件。此前在调试的时候,也知道要将sift所在的目录添加到环境变量中,可是添加完后在命令窗口输入sift弹出的是这样一个窗口(围脖床图肿么了,挂了?上传老半天都传不上去!):

2014-03-12-sift-install

而准确的应该是这样的:

2014-03-12-sift

明显是环境变量没添加好,可是本小子添加确实添加好了啊。捣鼓了半天,还是不知道环境变量添加出现了什么问题。只能试试采用绝对路径了。询问好基友Tony,没想到这货跟我想到一块儿去了,真是中国好基友。于是本小子上面的路径改成绝对路径cmmd = str("D:\mltools\vlfeatwin32\sift.exe "+imagename+" --output="+resultname+" "+params)。改后运行示例代码,帅,跑通了。虽然采用绝对路径的方案使代码看起来并不美观,不过好歹让代码跑通了。后面将查阅一些关于python调用外部可执行文件配置环境变量方面的资料,把这货搞明白。上一张利用sift特征进行图像匹配的实验效果图:

2014-03-12-ch02_sift_match_sf_view12

图像的sift描述子效果如下:

2014-03-12-ch02_fig2-4_sift_true 关于sift的说明就记录到这里吧。

Pydot模块

再说说在调试相连图像进行可视化时遇到的问题。本小子之前安装过Pydot模块,然后在程序中导入Pydot模块后运行代码,跑到一半蹦出来个GraphViz's executables not found的错误,崩溃。放狗一搜,原来要对相连图像进行可视化,要用到GraphViz。讲到这,不得不顺带提一下AT&T,牛x的实验室啊,GraphViz就是这个实验室开发出来的。下载完GraphViz后安装,添加进环境变量后运行,我靠,又蹦出来个错误Couldn't import dot_parser, loading of dot files will be possible.,崩溃。泪崩啊,继续放狗,发觉Pydot依赖于这两个包:GraphVizpyparsing,可是从官网下载下来安装后,再安装Pydot模块python setup.py install还是提示上面那个错误。本小子不甘心就这么放弃,找啊找,在CSDN找到了这篇文章《Python包的安装和使用》。似乎Pydot对高版本的支持还有些问题,下载博文里的安装包,安装Pydot时会有提醒:

2014-03-12-sift-install-poblem

本小子忽略了它,运行代码,这货终于可以一路跑到底了,本小子乐翻了,感谢tjhd1989博主。上张相连图像可视化的效果图,晒晒折腾出来的成果。

2014-03-12-whitehouse

Over,继续调试后面的代码。

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