opencv怎么用光谱拆分算法

OpenCV中提供了光谱聚类算法的实现，可以通过cv::spectralClustering函数进行调用。这个函数的参数比较多，下面是一个简单的示例：

cv::Mat data; // 数据矩阵，每行表示一个数据点
int K = 3; // 聚类个数
cv::Mat labels; // 聚类结果标签，每个元素表示对应数据点所属的簇编号
cv::Mat centers; // 聚类中心，每行表示对应簇的中心向量

cv::TermCriteria criteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::COUNT, 100, 1e-5); // 迭代终止条件
cv::spectralClustering(data, K, labels, cv::SPECTRAL_CLUSTERING_KMEANS, centers, criteria);

其中，数据矩阵`data`是一个`MxN`的矩阵，表示`M`个`N`维数据点。`K`是聚类个数，`labels`是聚类结果标签，`centers`是聚类中心。`criteria`是迭代终止条件，这里设置了最大迭代次数为100，目标函数改变量的阈值为1e-5。

`spectralClustering`函数还有其他的参数可以设置，比如相似度矩阵的类型、聚类算法的类型等等。具体可以参考OpenCV官方文档。