我发现<a href="https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1902/1902.00176.pdf" rel="nofollow noreferrer">this paper</a>详细介绍了一种

我想使用OpenCV的CUDA（当前版本4.3.0）命名空间将拉普拉斯过滤器应用于图像。当前CUDA版本的拉普拉斯过

我正在尝试实现 <a href="https://www.researchgate.net/publication/340641416_Parallel_simulation_of_pattern_formation_in_a_reaction-

我有一个图的邻接矩阵，然后我将图的拉普拉斯矩阵 (<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Laplacian_matrix" rel="nofo

所有，我正在尝试采用以下函数的拉普拉斯算子： g(x,y) = 1/2cx^2+1/2dy2 拉普拉斯算子是 c + d，

我正在使用 MeshLab 平滑通过 Marching_cubes 和 pymesh 从 3d numpy 数组获得的网格。我正在处理一些类似的网格

我已经为非规则网格（使用 scipy.spatial.Delaunay 函数创建）编写了 laplacien 函数。 我没有错误但结果不正

我正在尝试对放置在准直器前面的相机进行自动对焦。 <strong>我得到的 2 张图片的结果不正确</stron

我有来自 KNN 的数组，如下所示： <pre><code>[[point0, 1st nearest point of point0,......., kth nearest point of point0]\

我正在尝试使用拉普拉斯矩阵求解网络上的流。我首先在这里测试这个问题：<a href="https://rosettacode.org/wi

我有一个我自己已经推导出来的拉普拉斯矩阵。我希望我相应的特征值等于零。所以我的方程是 <code>(lap

我正在尝试使用此算法对月球图像进行<strong>拉普拉斯锐化</strong>： <img src="https://i.stack.imgur.com/O7wR

我正在尝试使用 RBF-FD 方法显式地找到函数的拉普拉斯算子 功能是 <pre><code>def func(x,z): return np.sin(n

之前的博客介绍过自己对于正则化的理解，经过这段时间的进一步接触，尤其是看了一些关于这一方面的paper，做了一些简短的实验，发现正则化真是一个很给力的建模方法。近期，看到了Laplacian Smoothing，相信很多童鞋遇到过这两个单词，但是，论文中关于这点的介绍往往都很“随意”，甚至出现了很多雷同，这里谈谈我对“拉普拉斯平滑”的一些理解。 首先，说说为什么要“平滑”，换句话说，平滑究竟有什么