同时使用PCL和OpenCV进行KD-tree时，会出现 kdtreeflann使用未定义的 struct“flann::SearchParams”错误

最新推荐文章于 2025-06-19 16:05:54 发布
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分类专栏： PCL 文章标签： PCL OpenCV kdtree flann
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SunYW0108/article/details/88539261
本文介绍如何在项目中正确设置PCL与OpenCV的依赖顺序，确保两者能够正常工作。通过调整包含目录和库目录的顺序，可以避免因加载顺序不当导致的编译错误。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在项目文件->右键属性->VC++目录->包含目录和库目录中，将PCL设置在OpenCV前面。

如果用的属性管理器，在相应的属性表上，右键->在评估过程中延迟/在评估过程中提前。

error C2079: “pcl::KdTreeFLANN＜PointT，flann::XX＞::param_radius_”使用未定义的 struct“flann::SearchParams”
weixin_43896283的博客
07-21 753
error C2079: “pcl::KdTreeFLANN::param_radius_”使用未定义的 struct“flann::SearchParams”。
PCL系列2——Kd-Tree的使用
独学而无友，则孤陋而寡闻
12-04 3363
1.kdtree原理介绍： 可以参考这篇博客：详解KDTree 2.代码如下： #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> //kdtree近邻搜索 #include <pcl/io/pcd_io.h> //文件输入输出 #include <pcl/point_types.h> //点类型相关定义 #include &...
C2079 “pcl::KdTreeFLANN...param_k_”使用未定义的 struct“flann::SearchParams”
wolfcsharp的博客
12-01 1710
原因： opencv与pcl同时加载会出现这个问题，原因可能是opencv中的flann与pcl中的flann冲突。 解决办法： 将属性->VC++目录–>包含目录，属性->VC++目录–>库目录，链接器->输入->附加依赖项中的与PCL flann有关的内容放在与opencv有关内容的前面即可。 ...
Open3D--open3d.geometry.KDTreeFlann 详解（geometry模块）
最新发布
weixin_45590420的博客
06-19 718
Open3D KDTreeFlann 类详解 KDTreeFlann 是 Open3D 中用于高效空间搜索的类，支持 k-NN、半径和混合搜索，适用于点云等几何数据处理。核心功能包括： 初始化：通过 set_geometry() 从点云或数组构建 KDTree。 搜索方法： search_knn_vector_3d()：固定数量最近邻。 search_radius_vector_3d()：半径内全部点。 search_hybrid_vector_3d()：半径内最多指定点数。 性能：k-NN 搜索效率 O(
error C2079: “pcl::KdTreeFLANN<PointT>::param_radius_”使用未定义的 struct“flann::SearchParams”
lgdnr的专栏
04-20 7173
这个先找到使用了kdtreeflann的代码 找到之后呢 看看kdtree头文件是否include了 如果include了，说明你没有安装flann库 或者你的编译器没找到flann库安装位置   ，重新配置了一下包含FLANN的包含目录和库目录。
对‘pcl::KdTreeFLANN＜pcl::PointXYZ, flann::L2_Simple＜float＞ ＞::KdTreeFLANN(bool)’未定义的引用的解决方法
Thinkin9的博客
11-25 2934
最近在学习PCL点云库相关内容，参考https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/6437440.html的kdtree代码，发现出现如下bug： kdtree.cpp:(.text+0x223)：对‘pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ, flann::L2_Simple >::KdTreeFLANN(bool)’未定义在这里插入代码片的引用 kdtree.cpp:(.text+0x275)：对‘pcl::KdTreeFLANN&lt
OpenCV——KD Tree（介绍完整的flann邻近搜索）
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ErenTuring的博客
06-10 2万+
关于OpenCV的FLANN库中KD-Tree搜索的文章并不多。 FLANN搜索的流程包括索引的建立和搜索。而所谓kd-tree搜索，指的是在建立索引这一步骤中建立的是kd-tree索引。 本文将结合实例，较为完整地介绍FLANN（近似近邻的快速搜素库）里各种类型“索引建立”及“搜索方式”。
点云库PCL学习——kd-tree
zzh_AI的博客
03-27 1307
首先按照书上的内容写了kd-tree的代码，如下 #include <pcl/point_cloud.h> #include<pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include<iostream> #include<vector> #include<ctime> using namespace std; int ma...
【PCL】KdTree使用报错：Assertion `point_representation_-＞isValid、Assertion `index ＞ 0 && index ＜ count‘
steptoward的博客
02-27 862
本文记录几种使用pcl配准库时，该库使用了KdTree方法，运行中的报错问题和解决方法。
openCV中的K-D Tree
readzw的专栏
02-19 8190
template  class FlannKdTree  {  protected:      /*       * @brief build_params is a structure containing the parameters passed to the function       */      FLANNParameters build_params;
flann库文件
08-04
flann库文件中包含常用的函数，如fast neightbour search的各种函数，可以单独安装PC中
OpenCV (c++)使用KDTree时，得到正确结果后报Segmentation fault (core dumped)
昔风不起，唯有努力生存！
05-26 900
一、给出问题 构建包含以下文件的工程（opencv_test） 各文件内容给出如下： # CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 2.18) project(opencv_test) find_package(OpenCV REQUIRED) include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) add_executable(${PROJECT_NAME} main.cpp
OpenCV中KdTree的用法
OneMinute的专栏
12-03 3428
KdTree是一种非常好用的搜索算法。特别是在处理高维度数据时，仅通过KdTree进行近邻搜索，就能获取到不错的模糊搜索效果。 对于OpenCV这样的老牌优秀图像库，自然是提供了KdTree函数的。下面我们来通过一个小例子简单介绍下OpenCV中KdTree的用法。 这个例子的目的是输入一张图片，然后我们根据图片的内容，将其转换为ascii字符的形式输出。这就要求每一个ascii字符要建立一个图素，比如8x8像素的图素，或是16x16、32x32像素的图素等。我们通过OpenCV将ascii字符打印到一
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pcl::ConditionalEuclideanClustering类由于PCL版本的一些问题，第一次调用过程中会存在一些问题。写得比较凌乱，勿见笑！ 编译环境：Windows10 VS2019 PCL1.11.0 我在调用时，第一次出现了一下两个问题，在网上查询发现这是出现最多的问题。 给出最多的解决方式是项目属性--处理器定义，在预处理器定义中添加PCL_NO_PRECOMPILE。 但是我这样操作后出现了新的问题。先把项目属性--C/C++ SDL检查设置是否，否则报错 ...
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久而安之的博客
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PCL学习（3）——kdtree搜索（error C2079: “pcl::KdTreeFLANN::param_radius_）
知识搬运工的博客
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TiRan_Yang
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03-08
### 使用 `pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZI>::Ptr` 进行最近邻搜索 为了实现带有强度信息的点云数据(`pcl::PointXYZI`)的最近邻搜索，可以按照如下方式构建并使用 `pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZI>` 的智能指针。此过程涉及初始化KD树、设定输入点云以及执行实际的邻居搜索操作。 #### 初始化 KD 树与设置输入点云 首先定义一个指向 `pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZI>` 类型的对象的智能指针，并实例化该对象： ```cpp // 定义KD树对象 pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZI>::Ptr kdtree_intensity (new pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZI>); ``` 接着指定用于建立索引结构的点云数据集作为输入给定到上述创建好的 KD 树中去： ```cpp // 假设已经有一个包含XYZI格式点云数据的变量cloud_with_intensity kdtree_intensity->setInputCloud(cloud_with_intensity); ``` #### 执行 K 近邻搜索 之后就可以针对特定查询点来进行最接近它的若干个邻居点了。这里展示了一个完整的例子来完成这项任务: ```cpp // 查询点位置(x,y,z)，注意这里的类型应为pcl::PointXYZI以便携带强度属性 pcl::PointXYZI search_point; search_point.x = X_value; // 替换成具体的X坐标值 search_point.y = Y_value; // 替换成具体的Y坐标值 search_point.z = Z_value; // 替换成具体的Z坐标值 int K = 10; // 需要找到多少个临近点 std::vector<int> pointIdxNKNSearch(K); // 存储查找到的近邻点索引 std::vector<float> pointNKNSquaredDistance(K); // 对应的距离平方数组 if(kdtree_intensity->nearestKSearch(search_point, K, pointIdxNKNSearch, pointNKNSquaredDistance)>0){ for(size_t i = 0; i < pointIdxNKNSearch.size(); ++i) std::cout << "第" << i+1 << "个近邻点：" << "index=" << pointIdxNKNSearch[i] << ", 距离=" << sqrt(pointNKNSquaredDistance[i]) << std::endl; } else{ std::cerr << "未能找到足够的近邻点." << std::endl; } ``` 通过以上代码片段展示了如何利用 PCL 中支持强度字段的 KD 树进行有效的最近邻检索[^3]。
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