Learning Discriminative and Transformation Covariant Local Feature Detectors实验环境搭建详细过程

依赖项：

Python 3.4.3

tensorflow>1.0.0, tqdm, cv2, exifread, skimage, glob

1、安装tensorflow：https://www.tensorflow.org/install/pip?lang=python3

1、安装python开发环境

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip
sudo pip3 install -U virtualenv

2、创建虚拟环境（Python虚拟环境用于将包安装与系统隔离。）

virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv#创建目录venv来保存虚拟环境
source ./venv/bin/activate  #激活虚拟环境
#激活之后，shell提示符cd ../../加上了(venv)
 
pip install --upgrade pip  # upgrading pip
 
pip list #how packages installed within the virtual environment
deactivate  #  exit virtualenv

3、使用pip安装tensflow

pip install tensorflow
import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"  # 输出1.11.0

　　

　　https://www.tensorflow.org/install/gpu 这是链接地址：

注：只有在安装了Cuda Toolkit7.5和cuDNN v4的64位Ubuntu下面可以通过pip安装支持GPU的tensflow。不然就需要使用源码安装。

如果要支持GPU，需要安装Cuda Toolkit(V>7.0)和cuDNN(V>=2)

tensorflow只支持计算能力>3.0的GPU。

 2、安装tqdm   https://github.com/tqdm/tqdm这是介绍

pip install tqdm

　　安装的是4.27.0版本的。

3、安装cv2

pip install opencv-python

　　安装的版本是：opencv-python-3.4.3.18

 4、安装exifread  https://pypi.org/project/ExifRead/

pip install ExifRead

　　安装的版本是：(2.1.2)

5、安装scikit-image   https://scikit-image.org/

pip install -U scikit-image

6、安装glob  https://pypi.org/project/glob2/

glob用它可以查找符合特定规则的文件路径名。查找文件只用到三个匹配符："*", "?", "[]"

pip install glob2

依赖项到这里就安装完成了。

-----------------------------------------------分割线-----------------------下面是使用（Usage）

1、得到数据集，先进行下载https://www.dropbox.com/s/l7a8zvni6ia5f9g/datasets.tar.gz?dl=0

下载完成后解压数据到./data目录下。

2、运行代码

cd ./script  # 切换当前路径
 
./batch\_run_train.sh #运行脚本去生成transformed patch and train the model
 
./batch\_run_test.sh  #提取局部特征点Extract local feature point
 
./batch\_run_eval.sh  #评估性能Evaluate the performance