您还可以查看这篇论文。从DVK的回答和那个链接来看,它们似乎是普通的图形,但具有节点和边缘上的“属性”。例如,如果您正在尝试构建图像处理器,则最初可能会构造一个图形,其中每个节点代表明显着色的区域(例如人脸与衬衫),然后边缘表示视觉相邻性(可能人的头/颈部与他们的衬衫和图像背景相邻)。然后,您将为图形元素分配属性。每个区域(节点)的属性可以是其主导颜色,每个边的属性可以是它们共享的各自区域周长的大小。作为另一个例子,带有边权重的彩色图形是带属性图形的简单示例。也许如果您能提供一些关于为什么要研究ARGs的更多信息,我可能会更有帮助,因为它们定义得非常普遍。
在“基于形态属性关系图的形状识别”论文中,可以在第3节“生成属性关系图”开头找到解释。此外,还可以在以下链接中找到有关实现的Doxygen文档:http://brainvisa.info/doc/graph-3.2/doxygen/classGraph.html。
一个实现的Doxygen文档的正确URL: http://brainvisa.info/doc/graph-4.2/doxygen/classGraph.html (使用graph-4.2而不是graph-3.2)