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sklearn中img_to_graph返回值問題

Python

ibeautiful 2019-06-16 15:49:16

image.img_to_graph返回的值是什么意思？ chrome.png這個(gè)圖像import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.colorsfrom sklearn.cluster import spectral_clusteringfrom sklearn.feature_extraction import imagefrom PIL import Image?pic = Image.open('Chrome.png')pic = pic.convert('L')data = np.array(pic).astype(np.float)affinity = image.img_to_graph(data)print(affinity)print(affinity.shape)print(type(affinity))print(affinity.toarray())?返回的結(jié)果是:? (0, 1)? ? 0.0039215686274509665? (1, 2)? ? 0.0? (2, 3)? ? 0.0039215686274509665? (3, 4)? ? 0.0? (4, 5)? ? 0.0039215686274509665? (5, 6)? ? 0.0039215686274509665...? (1388, 1388)? 0.43529411764705883? (1389, 1389)? 0.42745098039215684? (1390, 1390)? 0.4235294117647059? (1391, 1391)? 0.4196078431372549? (1392, 1392)? 0.41568627450980394? (1393, 1393)? 0.4117647058823529(1394, 1394)<class 'scipy.sparse.coo.coo_matrix'>[[0.81960784 0.00392157 0.? ? ? ? ?... 0.? ? ? ? ?0.? ? ? ? ?0.? ? ? ? ]?[0.00392157 0.81568627 0.? ? ? ? ?... 0.? ? ? ? ?0.? ? ? ? ?0.? ? ? ? ]?[0.? ? ? ? ?0.? ? ? ? ?0.81568627 ... 0.? ? ? ? ?0.? ? ? ? ?0.? ? ? ? ]?...?[0.? ? ? ? ?0.? ? ? ? ?0.? ? ? ? ?... 0.41960784 0.00392157 0.? ? ? ? ]?[0.? ? ? ? ?0.? ? ? ? ?0.? ? ? ? ?... 0.00392157 0.41568627 0.00392157]?[0.? ? ? ? ?0.? ? ? ? ?0.? ? ? ? ?... 0.? ? ? ? ?0.00392157 0.41176471]]?為什么稀疏矩陣剛開始的時(shí)候行索引和列索引不一樣，后面幾行行索引和列索引又一樣了？為什么稀疏矩陣沒有包含(0,0) 0.81960784這一項(xiàng)?是34*41的

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2 回答

忽然笑

TA貢獻(xiàn)1806條經(jīng)驗(yàn) 獲得超5個(gè)贊

我是這么理解的:
這個(gè)存的是鄰近點(diǎn)之間的圖像梯度值
圖像梯度:
圖像梯度是圖像中強(qiáng)度或顏色的方向變化,梯度的方向是函數(shù)f(x,y)(圖像中強(qiáng)度或顏色)變化最快的方向，當(dāng)圖像中存在邊緣時(shí)，一定有較大的梯度值，相反，當(dāng)圖像中有比較平滑的部分時(shí)，灰度值變化較小，則相應(yīng)的梯度也較小
這里采用的是coo_matrix格式,也就是稀疏矩陣的三元組形式,()里面是兩個(gè)點(diǎn)的位置,后面的是圖像梯度值
例如(1,2) 0.987
那么就是說第1個(gè)點(diǎn)和第2個(gè)點(diǎn)的圖像梯度值為0.987
注意:在矩陣中點(diǎn)的編號(hào)是按行優(yōu)先編號(hào),從0開始的
[[0,1,2]
[3,4,5]
[6,7,8]
...
]
不知道這樣理解有沒有錯(cuò)