PointCloudLib K紧邻点的连线可视化 C++版本

测试效果

简介

PCL（Point Cloud Library）中的K近邻点搜索主要依赖于KD-Tree数据结构进行快速高效的查询。以下是对PCL中K近邻点搜索的详细解释：

1. KD-Tree介绍：

• • KD-Tree，即K维树，是一种用于组织K维空间中的点的数据结构。在计算机科学中，它通常被用于多维空间中的范围搜索和最近邻搜索。
  • 对于PCL中的点云处理，我们通常处理的是三维的点云，因此所有的KD-Tree都是三维的。
  • KD-Tree的每一层都使用垂直于某个坐标轴的超平面来分割子节点。在树的根部，根据第一维进行划分，然后在下一个维度上继续划分，直到所有维度都被用完，再回到第一维重新开始。

1. K近邻点搜索流程：

• • 构建KD-Tree：选择一个点作为根节点，并根据该点的一个坐标轴将数据集分成两个子集。然后，对每个子集递归地应用相同的过程