距离范围搜索的原理和最近邻搜索的差不多,把满足距离的全部放进去就可以了。 最近邻搜索的函数在激光点云匹配中找最近点的时候用的比较多: //头文件 #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> //设定kd-tree的智能指针 pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZI>::Ptr kdtreeCornerLast(new pcl::KdTreeFLANN<pcl:...
简要总结一下:kd-tree 由父&子节点层层连接构成,在每一层中需要选定一个划分维度和该维度上的值,小于该值的归到左子树,大于该值的归到右子树;不同层可以选择不同的划分维度;每个节点都可以代表一个有界区域。 3. 节点的数据结构 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...
1. Kdtree原理 Kdtree是一种划分k维数据空间的数据结构,本质也是一颗二叉树,只不过每个节点的数据都是k维,当k=1时,就是图1所示的普通二叉树。 图1 1)Kdtree的建立 建立Kdtree实际上是一个不断划分的过程,首先选择最sparse的维度(一般通过计算数据在各个维度的方差,选择方差大的作为本次分割维度),然后找到该...
1.高效的搜索性能:kdtree通过将空间划分为多个子空间,能够快速定位最近邻点。 2.空间压缩:kdtree将数据按照维度进行划分,可以有效地减少存储空间。 缺点 3.构建过程复杂:kdtree的构建过程需要选择维度、划分点,并且需要递归构建子树,因此构建过程较为复杂。 4.对于高维数据效果不佳:当数据维度较高时,kdtree的搜索性...
首先,kdtree的构建过程需要对数据进行排序,这会导致构建的时间复杂度较高。其次,由于kdtree是一个二叉树,树的平衡性对搜索效率有很大影响。如果数据分布不平衡,可能会导致搜索效率下降。此外,kdtree对于高维数据的搜索效率较低,这是由于维度的增加使得数据点在每一维上的分布更加均匀,从而导致分割超平面的效果变差。
Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一种高维索引树形数据结构,常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor),例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配。本文首先介绍Kd-Tree的基本原理,然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍,最后给出一些...
1. Kdtree 原理 k-d树(k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构。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); 索引结构中相似性查询有两种基本的方式: (1)."范围查询":给定查询点和查询距离的阈值,从数据集中找出所有与查询点距离小于阈值的数据; ...
//创建kdtree对象,并将读取到的点云设置为输入。 pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZRGBA>kdtree; kdtree.setInputCloud(cloud); pcl::PointXYZRGBAsearchPoint; searchPoint.x=0; searchPoint.y=0; searchPoint.z=0; //可视化 boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer>viewer_plane2D(newpcl::visua...
kdtree原理 一、Kd树的概念 Kd树是一种用于多维空间的数据结构,它可以用来进行搜索和最近邻查找。Kd树的名称来源于它的构造方式——将每个节点分割成两个子节点,也就是说,每个节点都代表了一个k维空间中的超矩形区域。 二、构建Kd树 Kd树的构建过程可以分为以下几个步骤: 1. 选择一个维度:首先选择一个维度,将...