openCV中的K-D Tree

本文介绍了一个使用FLANN库实现Kd树的数据结构模板类,该类能够从输入点云中构建Kd树并进行最近邻搜索。文章详细展示了如何创建Kd树索引、构建Kd树及执行最近邻搜索的过程。

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


template<class T> 

class FlannKdTree 

protected: 
    /* 
     * @brief build_params is a structure containing the parameters passed to the function 
     */ 
    FLANNParameters build_params; 


    /* 
     * @brief index is a structure containing the kdtree 
     */ 
    FLANN_INDEX index; 


public: 
    /* 
     * @brief Constructor, this function builds an index from the input point cloud 
     * @param pointcloud : vector of points (the access to point coordinates is done using pointcloud[i].x,pointcloud[i].y,pointcloud[i].z) 
     */ 
    FlannKdTree(std::vector<T> pointcloud) 
    { 
        int dim = 3; // default number of dimensions (3 = xyz) 


        // check the number of points in the point cloud 
        if( pointcloud.size() == 0 ){ 
            printf("[FlannKdTree] Could not create kd-tree for %d points!",pointcloud.size()); 
            return; 
        } 


        // Allocate enough data 
        float * points = (float*) malloc(pointcloud.size() * 3 * sizeof(float)); // default number of dimensions (3 = xyz) 


        for( unsigned int cp = 0; cp < pointcloud.size(); cp++ ){ 
            points[cp * 3 + 0] = pointcloud[cp].x; 
            points[cp * 3 + 1] = pointcloud[cp].y; 
            points[cp * 3 + 2] = pointcloud[cp].z; 
        } 


        // Create the kd-tree representation 
        float speedup; 
        build_params.algorithm = KDTREE; // choose the type of the tree 
        build_params.log_level = FLANN_LOG_NONE; // controls the verbosity of the messages generated by the FLANN library functions 


        build_params.trees = 1; 
        build_params.target_precision = -1; 
        build_params.checks = 128; 


        printf("Building index\n"); 
        index = flann_build_index(points, pointcloud.size(), dim, &speedup, 
                                  &build_params); 
        printf("Index built\n"); 
    } 


    /* 
     * @brief Default destructor 
     */ 
    ~FlannKdTree() 
    { 
        // ANN Cleanup 
        flann_free_index(index, &build_params); 
    } 


    /* 
     * @brief This function searches for the nearest neighbors of the query point using an index already built 
     * @param queryPoint : reference input point (the access to the coordinates is done by queryPoint.x,queryPoint.y,queryPoint.z) 
     * @param knn : number of point nearest neighbors 
     * @param indices : vector of indices to the nearest neighbors (indices of the vector used to build the index) 
     * @param distances : vector of distances to the nearest neighbors (distances between the query point and the corresponding points in indices) 
     */ 
    void knnSearch(T queryPoint, int knn, std::vector<int> &indices, 
                   std::vector<float> &distances) 
    { 
        float * inputPoint = (float*) malloc(3 * sizeof(float)); // default number of dimensions (3 = xyz) 
        inputPoint[0] = queryPoint.x; 
        inputPoint[1] = queryPoint.y; 
        inputPoint[2] = queryPoint.z; 


        flann_find_nearest_neighbors_index(index, inputPoint, 1, &indices[0],&distances[0], knn, &build_params); 
    } 

}; 


1)创建查询树 : 
std::vector<cv::Point3f> cvTargetCloud; 
// fill the cvTargetCloud with the cartesian coordinates (x, y z) 
cv::flann::KDTreeIndexParams indexParams; 
cv::flann::Index kdtree(cv::Mat(cvTargetCloud).reshape(1), indexParams); 


2) 查找 : 
//cv::Point3f pt declared 
std::vector<float> query; 
query.push_back(pt.x); 
query.push_back(pt.y); 
query.push_back(pt.z); 
int k = 4; //number of nearest neighbors 
std::vector<int> indices(k); 
std::vector<float> dists(k); 
kdtree.knnSearch(query, indices, dists, k,cv::flann::SearchParams(64)); 


### 使用OpenCV实现指纹图像处理和特征提取 #### 图像读取与初步处理 为了从图片中提取指纹特征,首先要加载并调整待处理的图像尺寸。这一步骤可以通过`cv2.imread()`函数完成,并且可以根据需求调整图像大小以便后续操作更加高效。 ```python import cv2 img_path = "/path/to/fingerprint/image" image = cv2.imread(img_path, 0) # 加载灰度模式下的图像 resized_image = cv2.resize(image, (960, 640)) # 调整图像分辨率至合适范围 ``` #### 预增强处理 指纹图像通常需要经过预增强来提高对比度以及去除噪声干扰,从而更好地突出纹线结构。可以采用直方图均衡化方法改善视觉效果: ```python enhanced_img = cv2.equalizeHist(resized_image) ``` #### 特征点检测 对于指纹识别而言,关键在于找到独特的局部特征——即所谓的 minutiae points(细节点)。这里介绍一种常用的方法:使用SIFT算法寻找稳定的关键点及其对应的描述子向量。 ```python sift_detector = cv2.SIFT_create() keypoints, descriptors = sift_detector.detectAndCompute(enhanced_img, None) # 可视化检测到的关键点位置 output_with_keypoints = cv2.drawKeypoints( enhanced_img, keypoints, outImage=None, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS ) ``` #### 匹配过程 当拥有了两幅或多幅不同时间采集来的同一手指印迹时,则可通过比较它们之间相似程度来进行身份验证工作。FLANN基于k-d树索引机制快速查找最近邻近似解,在此场景下非常适合用来做大规模数据集上的检索任务。 ```python flann_index_kdtree = 1 index_params = dict(algorithm=flann_index_kdtree, trees=5) search_params = dict(checks=50) matcher = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = matcher.knnMatch(descriptors_1, descriptors_2, k=2) ``` 以上流程展示了如何运用Python结合OpenCV库执行基本的指纹图像处理及特征提取任务[^1]。值得注意的是,实际应用过程中还需要针对具体情况进行参数调优和技术选型,比如考虑其他类型的特征描述符如SURF或ORB等替代方案;同时也要注意保护个人隐私信息的安全性问题[^3]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值