我在Python工作，我试图为像素图计算一个wight矩阵，每个边的权重取决于他们的＆＃34;特征＆＃34;相似度(F(i) - F(j))及其位置相似度(X(i)-X(j))。 ＆＃34;特征＆＃34;包括强度，颜色，纹理。
现在我实现了它并且它正在工作，但不适用于彩色图像。我起初试图简单地采用一些RGB值并平均每个像素将整个图像转换为灰度。但是这并没有像我希望的那样奏效，而且我已经阅读了一篇论文，提出了一种不同的方法。
他们说使用这个：F（i）= [ v，v * s * sin（h），v * s * cos（h）]（i）
其中 h ， s 和 v 以及HSV颜色值。
我只是对符号感到困惑。这是什么意思？在方括号内用逗号分隔三个不同的术语是什么意思？我也对（i）最终意味着什么感到困惑。对于任何给定像素，F（i）的解决方案应该是单个数字，以便能够执行F(i)-F(j)？
我没有要求别人为我这样做，我只需要澄清一下。