opencv下kd树使用笔记

最新推荐文章于 2024-07-12 10:10:15 发布

原创最新推荐文章于 2024-07-12 10:10:15 发布 · 4.2k 阅读

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#opencv #kd-tree

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本文介绍了如何在CentOS7环境下使用OpenCV3.0实现KD树的构建及查询过程。通过具体的C++代码示例展示了如何创建查询树并进行最近邻搜索。此外，还提供了多个参考资料链接供读者深入学习。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

centos 7,opencv 3.0

代码：

//  1）创建查询树 :
Point2f p1(2,3),   p2(5,4),p3(9, 6),  p4(4,7),  p5(8,1),p6(7, 2);
  vector<cv::Point2f> source;
  source.push_back(p1);
  source.push_back(p2);
  source.push_back(p3);
  source.push_back(p4);
  source.push_back(p5);
  source.push_back(p6);
   source.push_back(Point2f(1,1.5));
  flann::KDTreeIndexParams indexParams(2);
  flann::Index kdtree(cv::Mat(source).reshape(1), indexParams);

//  2） 查找 :
  vector<float> query;
  Point2f pt(0.1,1);
  query.push_back(pt.x);
  query.push_back(pt.y);
  int k = 1; //number of nearest neighbors
  vector<int> indices(k);//找到点的索引
  vector<float> dists(k);

  flann::SearchParams params(128);
  kdtree.knnSearch(query, indices, dists, k,params);
  cout<<indices[0]<<endl;
   cout<<indices[1]<<endl;
   cout<<indices[2]<<endl;
    cout<<indices[3]<<endl;