PCL KD树的使用【2024最新版】

已于 2024-12-09 19:18:36 修改
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分类专栏： PCL学习 文章标签： 可视化 c++ 3d 计算机视觉 算法
于 2021-02-27 13:14:39 首次发布
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本文介绍了PCL库中KD树的原理和使用，包括建立KD树的过程、近邻搜索方法，并详细讲解了KdTree类的函数。通过实例展示了K近邻搜索、半径搜索及混合搜索的代码实现，并提供了可视化结果。此外，文章还列举了相关参考文献。

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KD树的使用


博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年12月9日。① 优化代码结构和原理介绍；② 代码在PCL1.14.1上运行成功。

一、原理介绍

1、建立KD树

  kd-tree 数据结构是计算机科学中用来组织具有k维空间中若干点的数据结构。它是一个具有其他约束的二进位搜索树。K-d树对于范围搜索和最近邻搜索是非常有用的。为了我们的目的，我们通常只处理三维点云，所以我们所有的k-d树都是三维的。K-d树的每一层都使用垂直于相应轴的超平面，沿着特定的维度分割所有的子级。在树的根部，所有的子节点都将根据第一维(即，如果第一维坐标小于根，它将在左子树中，如果它大于根，那么它将明显地在右子树中)分割。树中的每一层都在下一个维度上划分，一旦所有其他维度都被耗尽，就返回到第一个维度。构建k-d树最有效的方法是使用一个分区方法：将中间点放置在根部，所有的东西都有一个更小的一维值，左边更小，右边更大。然后，在左树和右子树上重复此过程，直到要分区的最后一棵树仅由一个元素组成。
  如图 1是 k=2 的二维数据搜索示意图，kd-tree 的每一层为

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速度更快，因为它不需要返回最近点的具体索引。构建 KD 树后，点云数据被组织成。计算点到 KD 树单元格的平方距离。在 CloudCompare 进行。加速最近邻搜索，从而提高计算效率。✅ CloudCompare 通过。CloudCompare 中的。CloudCompare 通过。CloudCompare 使用。CloudCompare 进行。，仅判断是否存在某个点在。方面更高效，特别是在。主要由 KdCell。，便于加速最近邻搜索。
Open3d K-D树
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search_knn_vector_3d search_radius_vector_3d search_hybrid_vector_3d
open3d点云划分之kd树
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k-d树是一种点云划分方法，其基本思路是，对方差最差的维度进行二分分割，从而得到两个子集，再对这两个子集进行相同的操作，直到所有子集的元素个数低于设定值。 考虑到大部分使用open3d的都不算是初级用户，故而先介绍open3d中提供的接口，而后对kd树的原理进行说明。
Open3D C++ KD tree的使用
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在这篇文章中，我们介绍了Open3D库中的KD tree，并展示了如何使用search_knn_vector_3d函数来搜索最近邻点。同时，也介绍了search_radius_vector_3d和search_hybrid_vector_3d函数。这些函数可以帮助我们方便快速地搜索点云数据中的相似点。除了search_knn_vector_3d之外，Open3D库还提供了其他的搜索函数，如search_radius_vector_3d和search_hybrid_vector_3d。
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【PCL自学：kdTree】PCL中kd-Tree的原理及使用(持续更新)
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Kd-Tree结构体及其使用一、kd-Tree原理1）什么是kd-Tree？2）如何使用PCL 一、kd-Tree原理   在本章中，我们将学习如何使用KdTree来找到一个特定的点或位置的K个最近的邻点，然后我们还将学习如何在用户指定的某个半径内(在本例中是随机的)找到所有的邻点。 1）什么是kd-Tree？   k-dTree，称为k维树，是计算机科学中用于组织k维空间中的一些点的一种数据结构。它是一棵二叉搜索树，K-d树对于距离和最近邻搜索非常有用。在进行特征点计算或者点云配准等工作时常用，可以用来减
PCL之kd-tree详解
微小冷的学习笔记
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kd，即k-dimension，kd树就是k维树，由于点云所在空间几乎都是三维的，所以最常见的也是3d树。 考虑到演示方便，所以用二维空间中的数据来做一点说明，假设现有六个数据点{（2,3），（5,4），（9,6），（4,7），（8,1），（7,2）}，如何能够通过这六个点将空间分割，就如下图一样。 当然上面这个图只是一种方案，或许还有其他的划分方式。 对此例来说，其分割步骤为 计算x，y方向上数据的标准差，可得sx≈2.4,sy≈2.1s_x\approx2.4,s_y\approx2.1sx​≈2.
详解KDTree
爱冒险的技术宅
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简介kd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）。一个KDTree的例子上图的树就是一棵KDTree，形似二叉搜索树，其实KDTree就是二叉搜索树的变种。这里的K = 3.首先来看下树的组织原则。将每一个元组按0排序（第一项序号为0，第二项序号为1，第三项序号为2），在树的第n层，第 n%3 项被用粗
Open3D学习——2 KDTree
LYStudyC的博客
10-10 456
1 建里KDTree索引 pcd = o3d.io.read_point_cloud('bun.ply') # 把所有点染成灰色 pcd.paint_uniform_color([0.5, 0.5, 0.5]) # 建立kd树索引 pcd_tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd) 2 k近邻搜索 # 给指定点染红色 pcd.colors[100] = [1, 0, 0] # 索引临近的100个点 [k, idx, _] = pcd_tree.search_knn_.
PCL中Kd树理论
点云PCL
09-01 1032
　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）。 01 Kd简介 ...
PCL：kd-tree
Felaim的博客
08-18 1178
其实还蛮早就听过kd-tree的，但是对其中的原理一直是一知半解，之前听Ng讲ML的时候，说要对kd-tree，O(),等一些基本概念要有所了解，当时也没有人带，不知道具体的学习一些机器学习包括深度学习的一些流程，上来就是卷积神经网络等等，理解不算深刻，到现在才稍稍有点明白其中一些关系。何为kd-tree？都是外国人发明的简称，全名是k dimensional search tree，说白了，就是一
KD树的概念、构建和最近邻搜索算法实现（PCL/C++）
JimmyC18的博客
08-19 1659
KD树（K-Dimension Tree）是一种用于组织k维空间中点集的数据结构，它通过构建树形结构来高效地进行多维空间信息的搜索，如最近邻搜索、范围搜索等。本文主要介绍了KD树的基础特性，构建过程和基于PCL实现的最近邻搜索算法。
PCL Kdtree 使用示例
Adunn的专栏
01-27 1423
pcl应用k-d tree实例: C++ 在pcl中如何实现快速邻域搜索
dxinl@dxinl-NUC13VYKi5:~/Fast-Drone-250$ apt search pcl-kdtree 正在排序... 完成 全文搜索... 完成 libpcl-kdtree1.10/focal,now 1.10.0+dfsg-5ubuntu1 amd64 [已安装，自动] Point Cloud Library - kdtree library
03-13
<think>嗯，用户想查找与PCL kd树库相关的软件包，用的是apt search pcl-kdtree。首先，我需要回忆一下apt search的用法，通常apt search会搜索包名和描述中的关键字。但是可能用户输入的关键词是否正确呢？比如PCL的软件包通常以libpcl开头，后面跟着模块名。比如kd树可能在libpcl-features或者libpcl-search中？ 记得之前处理过类似的问题，PCL库的模块比较多，比如libpcl-common、libpcl-features、libpcl-search等。可能kd树的实现是在libpcl-search这个包里面？需要确认一下。另外，用户可能没有正确使用apt search，因为直接搜索pcl-kdtree可能不会有结果，因为包名通常是libpcl加上模块名。 另外，用户提供的引用中有提到pcl-ros和ros相关的驱动安装，可能用户是在ROS环境下使用PCL库？如果是的话，可能需要安装ROS中的PCL包，比如ros-<distro>-pcl或者ros-<distro>-perception-pcl，不过具体要看发行版。 然后，用户可能需要安装libpcl-dev这样的开发包，里面可能包含头文件和库文件。而kd树相关的部分可能在libpcl-search-dev中。所以正确的步骤应该是建议用户先更新软件源，然后搜索libpcl相关的包，特别是libpcl-search或者类似名称的包。 另外，如果用户的环境中有ROS，可能需要通过ROS的包管理器来安装，但通常PCL的主库还是通过系统包管理安装。同时，用户可能需要安装Python-PCL，如引用4提到的，但Python-PCL可能通过pip安装，而不是apt。 总结下来，正确的做法应该是让用户先运行sudo apt update更新软件列表，然后使用apt search libpcl | grep kdtree或者类似的命令来查找包含kdtree的PCL包。或者直接建议安装libpcl-search-dev，因为其中可能包含kd树的实现。同时提醒用户检查是否已安装libpcl-dev，并参考相关的文档或博客，比如引用3中的链接，可能提供更多信息。</think>### 查找与PCL kd树库相关的软件包 #### 步骤说明 1. **更新软件包列表** 在搜索前建议先更新APT软件源信息，确保数据最新： ```bash sudo apt update ``` 2. **搜索相关软件包** 使用`apt search`命令结合关键字`pcl`和`kdtree`筛选包名和描述： ```bash apt search pcl | grep -i kdtree ``` 若未找到直接匹配项，可尝试以下更广泛的关键词： ```bash apt search libpcl-dev # 搜索PCL核心开发包 apt search libpcl-search # 搜索PCL数据结构模块（包含kd树） ``` 3. **安装候选包** PCL的kd树功能通常集成在以下包中： - **核心开发包**: `libpcl-dev`（包含所有基础功能） - **数据结构模块**: `libpcl-search-dev`（专用于搜索算法，如kd树） 安装命令示例： ```bash sudo apt install libpcl-dev libpcl-search-dev ``` --- #### 验证安装 安装后，可在C++代码中调用头文件： ```cpp #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> ``` 或在Python中通过`python3-pcl`库使用（需额外安装）： ```python import pcl kdtree = pcl.KdTreeFLANN() ``` --- #### 注意事项 1. **ROS环境集成** 若在ROS中使用PCL，需确保已安装`ros-<distro>-pcl-ros`包（替换`<distro>`为ROS版本，如`noetic`）[^3]。 2. **Python支持** Python-PCL库需通过`pip`安装（非APT）： ```bash pip install python-pcl ``` ---
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