基于上述kd-tree原理不难推测到,kd-tree结构中一个节点 (Node) 需要承载的必要信息有:父节点,两个孩子节点,自身所代表的数据,所在层的划分维度,划分值。由此,我们得到了节点的最小数据结构: /*** A minimal structure of kd-tree node.*/template<typenamePointType>TreeNode{TreeNode*father_;TreeNode*left_...
示意图如下所示 ^{[1]}: 二维空间表示: 二维坐标系下的分割示意图 kd-tree表示: 构建kd-tree 2.3、最近邻检索 在构建了完整的kd-tree之后,我们想要使用他来进行高维空间的检索。所以,这里讲解一下比较常用的最近邻检索,其中范围检索也是同样的道理。 最近邻搜索,其实和之前我们曾经学习过的KNN很像。不过,在激...
*/defcreatKdTree(value:Seq[Seq[Double]],dim:Int,shape:Int):TreeNode={// 数据按照当前划分的维度排序valsorted=value.sortBy(_(dim))//中间位置的索引valmidIndex:Int=value.length/2sorted match{// 当节点为空时,返回nullcase Nil=>null//节点不为空时,递归调用case _=>valleft=sorted.slice(0,m...
百度百科定义: kd-tree(k-dimensional树的简称),是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构。 [1] 主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索和最近邻搜索)。 其中K代表数据的维度,在激光雷达三维点云中,KD-Tree的维度是3。由于点云数据的数量一般较大,使用KD-Tree构建数据索引...
KdTree 的可视化 范围搜索的可视化示意 如图就表示搜索结果是错误的,因为两个结果不一样 使用上也非常简单:当检验区域搜索的时候,只需要用鼠标在上面画一个矩形;当检验最近邻居的时候,只需要将鼠标移动到想要搜索的那个点对应的位置上(也许这个点并没有在图中画出)。
1、前言 点云中近邻点搜索查询是一种非常常见的数据处理操作步骤,近邻点搜索方式包括k近邻搜索、近距离搜索(球体近邻搜索)、圆柱体搜索三种方式,每一种搜索方式适用的场景各不相同。其中kdtree搜索是一种有效搜索...
https://github.com/WiseDoge/libkdtree 作为存取高维数据的一种数据结构,k-d tree 在静态查询和插入方面的效率还是很高的。本文在这里对 k-d tree 的内容作一些介绍,可能也会结合自己使用 k-d tree 的一些体验作一些点评。其实,k-d tree 是早在1975年的时候由 Stanford 的 Bentley 提出来的。本文的内容也...
KdTree 的可视化 范围搜索的可视化示意 如图就表示搜索结果是错误的,因为两个结果不一样 使用上也非常简单:当检验区域搜索的时候,只需要用鼠标在上面画一个矩形;当检验最近邻居的时候,只需要将鼠标移动到想要搜索的那个点对应的位置上(也许这个点并没有在图中画出)。
一、算法整体介绍 二、算法详细介绍 1. 初始化数据：计算各个tirangle(tri)的AABB包围盒，将整个场景视作一个初始的 large node，然后执行步骤2, 3, 4。2. 处理Large Node 3. 处理Small Node 4. 后处理 kd-tree 三、kd-tree整体结构示意图 四、其他问题 本文写作较为匆忙，格式与之前文章不同...
为充分利用GPU并行计算特点,实现对三维动态数据的快速有效压缩,降低网络带宽的限制,提出一种基于KD-tree剖分的快速有效压缩方法。首先使用KD-tree在第0帧对整个三维场景进行划分,并对每个叶子节点进行刚体的并行构造;建立能构造刚体的叶子节点和均匀划分的三维网格之间的映射关系,在三维空间使用并查集合并并行构造的刚体;...