問題タブ [laplacian]

C++ で OpenCV を使用して画像の標準偏差を計算したいと考えています。ただし、非常に奇妙な結果が得られます。私のコード:

それは常に出力します：

等々。問題はどこですか？

Python で正規化された (ランダム ウォーク) ラプラシアン行列を使用して、単純なバージョンのスペクトル クラスタリングを実装しようとしています。おもちゃのデータセットで関数をテストした後、ラプラシアン行列に負の固有値があることがわかりました。ここに私のスペクトルクラスタリングコードがあります:

ここに私のテストコードがあります:

関数はクラスターを正常に識別します。

真のクラスター スペクトル クラスタリング

ただし、ラプラシアン行列には負の固有値があります。

正規化されていないラプラシアン D-W を使用すると固有値が[-4.96328563e-15 5.94245930e-03 1.15181852e-02 1.51614560e-01]. しかし、計算のどこが間違っているのかわかりません。明らかな何かが欠けていますか？アドバイスをよろしくお願いします。

編集: 私のおもちゃのデータセットには 4 つの十分に分離されたクラスターがあるため、L のゼロ固有値の理論上の多重度は 4 である必要があります。ただし、正規化されていないラプラシアンでのゼロの見かけ上の多重度は 1 です。クラスター) は他のクラスターにかなり近いので、これは完全に予想外ではないでしょうか?

私は影の除去を扱っています。まず、画像から両方向の勾配を計算する必要があります。g(x,y) = -2*f(x,y) + f(x+1,y) + f(x,y+1)。その後、勾配を計算して少し修正します。

問題は、変更された勾配からラプラシアン (二次導関数) を計算する必要がある場合に発生します。

ラプラシアン フィルターには [0,1,0: 1,-4,1;] という行列があることがわかっています。0,1,0]。しかし、問題は、セルが既に変更されている場合、勾配からラプラシアンを計算する方法です。

勾配の計算:

ありがとう！