videosearch

开源项目地址：https://github.com/andrefaraujo/videosearch

1、终端模式下切换到root身份：sudo -s -H

查看IP：ifconfig -a

2、Opencv可以直接从库中安装（选择的是阿里云的源）：

sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv

3、Ubuntu16.04下安装FFmpeg：

sudo apt-get install ffmpeg

如果提示错误： E: 软件包 ffmpeg 没有可供安装的候选者

参考：https://blog.csdn.net/weixin_37251044/article/details/78380303

独立安装时，bash: ./configure: 权限不够
给文件加上可执行权限： chmod +x configure

4、ubuntu 安装 pkg-config

sudo apt-get install pkg-config

5、进入目录：cd /usr/lib

新建文件夹：mkdir videosearch

rm -rf 非空目录名（删除一个包含文件的文件夹）

6、克隆资源库：

git clone https://github.com/andrefaraujo/videosearch.git

此时提示git未安装，则安装：apt install git

不能访问的话，单独下载然后复制进来：

移动一个文件夹到另一个文件夹下：sudo mv 文件名目标文件夹路径

复制一个文件夹到另一个文件夹下：sudo cp -r 文件名目标文件夹路径（-r 就是递归的意思，删除时也同样这么加-r）

复制一个文件到另一个路径下：sudo cp 文件路径/文件名目标文件夹路径

sudo cp -r videosearch-master.zip /usr/lib/

然后解压改名字

unzip videosearch-master.zip
mv videosearch-master videosearch

7、建立VLFET库（计算机视觉库）

cd videosearch/common/vlfeat-0.9.18/

make

8、建立YAEL库（图像检索库）

安装之前提示，要安装swig：

sudo apt-get install swig

安装 g++:

sudo apt-get install g++
g++ -version

安装BLAS和LAPACK(https://blog.csdn.net/papageno_xue/article/details/79955599)

sudo apt-get install libblas-dev checkinstall
sudo apt-get install libblas-doc checkinstall
sudo apt-get install liblapack-dev checkinstall
sudo apt-get install liblapack-doc checkinstall

cd /usr/lib/videosearch/common/yael_v260_modif/

./configure.sh

cd yael

make

如果make时显示：yael_wrap.c:125:20: fatal error: Python.h: 没有那个文件或目录

那么需要安装python-dev这个包:

sudo apt-get install python-dev

9、给视频数据库中的视频提取关键帧

cd /usr/lib/videosearch/indexer/keyframes

./run_keyframe_extraction_test.sh

数据库视频中提取关键帧，首先根据“视频列表.txt”文档获取包含视频路径、视频文件名及视频后缀的列表，然后遍历视频数据库列表，对每个视频进行获取关键帧操作，然后把关键帧的列表记录文件和关键帧的图片分别以txt文档和jpg图片格式存放。

10、建立镜头边界检测器并且给数据库中的视频检测视频边界

cd /usr/lib/videosearch/indexer/shot_detector

make

./run_shot_detector_test.sh

建立镜头边界检测器，提取镜头边界用于测试数据库视频。首先根据上一步，提取视频关键帧后，产生视频列表文档，记录每个视频产生的关键帧，然后为每个视频提取视频检测边界。

11、建立SIFT（图像关键点）提取器并且给数据库中的每个关键帧提取SIFT

cd /usr/lib/videosearch/indexer/local_descriptors/

make

./run_sift_extraction_test.sh

首先获取上面步骤产生的关键帧列表keyframes.txt，并设置相应的线程数量threads。Threads个线程，同时对keyframes.txt里面的关键帧所记录的图片遍历，并在每个视频文件生成关键帧的文件夹下生成每张图片对应的SIFT文件。

算法描述

thread,keyframes.txt;

keyframeslist=read(keyframes.txt);

for(int i=0;i<thread;i++){

thread(i){

keyframeimage=read(keyframe(j).jpg)

sift(keyframeimage)

output(keyframe(j).siftb)

}

编译make的时候出现问题：/usr/bin/ld:extract.o:undefined reference to symbol 'pthread_create@@GLIBC_2.2.5'

62行报错，在62行分号之前添加-lpthread

12、建立全局描述子提取器

cd /usr/lib/videosearch/indexer/global_descriptors/

make

构建全局描述符提取器，并提取每个帧、镜头和场景的全局描述符。

首先，为每一个视频剪辑提取基于框架的全局描述符，然后把所有视频的全局描述存放到索引文件中。

算法描述

keyframes.txt;

keyframeslist=read(keyframes.txt);

for videoitem in keyframeslist:

GDS(i)=GD(videoitem)

output(GDS(i).sift_scfv_idx_k512)//生成单个视频二进制全局描述

output(global_index.sift_scfv_idx_k512)//生成全局描述

13、提取查询图片的SIFT

cd /usr/lib/videosearch/indexer/local_descriptors/
          ./run_sift_extraction_test_query.sh
          # Optional: extract global descriptors
      cd $mypath/videosearch/indexer/global_descriptors/
          ./run_query_index_test.sh

为查询图像提取本地描述符(以及可选的全局描述符)(在运行retriever之前需要这样做，这是下一步)。

首先获取记录查询图片的txt文档获取图片列表，为每张图片生成对应的SIFT文件，并输出到对应文件夹中。

算法描述

querylist.txt;//查询图片列表所在文件

threads;//线程数量

queryimagelist=read(querylist.txt;);//获取查询图片列表

for queryimage in queryimagelist:

output(queryimage.siftb)//生成二进制SIFT文件

14、建立检索器

构建检索器并为基于帧、镜头和场景的索引运行。

一是，可以使用基于框架的全局描述符检索，也可以使用基于框架的全局描述符检索，使用预先计算的查询全局描述符。

算法
frame_db_list.txt	//视频库中所有关键帧列表文件
query_list.txt	//需要查询图片列表文件
frame_db_list=read(frame_db_list.txt);
query_list=read(query_list.txt);
for queryitem in query_list:
for framedbitem in frame_db_list:
if(queryitem ==framedbitem)
output(framedbitem)	//输出满足相似度的图片编号

二是，使用基于shot的全局描述符(LOC模式)检索。

三是，使用基于shot的全局描述符（INDEP模式）检索。

15、精准度和精准度

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