图6 2. Kdtree vs Octree 显然,对于不同点云应该采取不同的搜索策略,如果点云是疏散的,分布很广泛,且每什么规律(如lidar测得的点云或双目视觉捕捉的点云)Kdtree能更好的划分,而Octree则很难决定最小立方体应该是多少,太大则一个立方体里可能有很多点云,太小则可能立方体之间连不起来。如果点云分布非常规整,...
2. Kdtree vs Octree 显然,对于不同点云应该采取不同的搜索策略,如果点云是疏散的,分布很广泛,且每什么规律(如lidar测得的点云或双目视觉捕捉的点云)Kdtree能更好的划分,而Octree则很难决定最小立方体应该是多少,太大则一个立方体里可能有很多点云,太小则可能立方体之间连不起来。如果点云分布非常规整,是某...
如果将Octree和Kdtree结合起来的应用,应用八叉树进行大粒度的划分和查找,而后使用Kdtree树进行细分,效率会有一定的提升,但其搜索效率变化也与数据量的变化有一个线性关系。
kdtree.setInputCloud(xyzCloud.makeShared()); pcl::PointXYZ searchPoint;// 取点云数据的中间点searchPoint = xyzCloud.points[xyzCloud.points.size()/2];// k nearest neighbor searchintK=10;std::vector<int>pointIdxNKNSearch(K);std::vector<float>pointNKNSquaredDistance(K);if(kdtree.nearestKSea...
octree与kd-tree对比 问题1:哪个速度更快 问题2;octree可以在建立完成之后再增长规模吗 1. Comparison of nearest-neighbor-search strategies and implementations for efficient shape registration 最近邻搜索nn问题有很多中方法,nns问题最差的时间复杂是O(nm);平均复杂度是... 查看原文 数据结构简介:树---KD-Tre...
假设现在我们有一组一维数据,给定一个输入数据,希望查询距离输入最近的数据并返回。 inta[]={30,20,34,54,8,39,56,87}; 对于一维数据,这当然很简单,可以顺序遍历顺序,并记录下每个数据和输入数据的距离,更新距离输入最近的数据,遍历结束,返回即可。
1. KD-Tree KD-Tree, 或称 k 维树,是计算机科学中使用的一种数据结构,用来组织表示 k 维空间中的点集合。一般在会基于 FLANN 进行快速最近邻检索。最近邻检索在匹配、特征描述子计算、邻域特征提取中是非常基础的核心操作。 KD-Tree 模块利用 两个类与两个函数实现了利用 KD-Tree数据结构对点云的高效管理和...
cuda实践5---cudakdtree、octree cuda kdtree 前⾔：将kdtree 查询部分移植到GPU端，在很多应⽤中对提⾼算法的执⾏效率很有帮助，本⽂使⽤英伟达GPU语⾔cuda，完成了kdtree GPU端的移植。步骤⽐较简单：1、cpu端创建kdtree； 2、迁移kdtree node 节点到GPU端；3、GPU端实现临近检索（注：⾥...
Integrated Point Cloud Storage Structure Based on Octree and KDTree基于八叉树及KD 树的混合型点云数据存储结构海量点云数据结构三维激光扫描存储结构索引Based on analysis and comparison to existing point cloud storage structures,presents an integrated point cloud storage structure base on Octree and KDTree...
void KdTree::recursiveRangeQuery(Node* currentNode, std::vector<Point>& results, Bounds& queryRange){ if (currentNode == nullptr) { return; }// Check if the current node is within the range if (queryRange.contains(currentNode->point)) { ...