【C++PCL】点云处理Kd-tree原理

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分类专栏： PCL点云处理 文章标签： 算法 c++ 开发语言
于 2024-06-23 15:37:52 首次发布
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作者：迅卓科技
简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！
公众号：迅卓科技888

重点：每个模块都有参数如何调试的讲解，即调试某个参数对结果的影响是什么，大家有问题可以评论哈，如果文章有错误的地方，欢迎来指出错误的地方。

目录

        1.原理介绍

1.原理介绍

        kd-tree是散乱点云的一种储存结构，它是一种具有其他约束的二进位搜索树。kd-tree将点云有序的组合在一起，使其之间存在着特定关系，因此kd-tree对于范围搜索和临近搜索比较有意义。

        （1）Kd-tree构建

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【C++PCL】点云处理Kd-tree混合邻域半径搜索
weixin_45196569的博客
06-25 471
在给定半径内搜索查询点的所有最近的邻居。该方法不会对输入索引(i.e., index >= cloud.size () || index < 0), 做任何边界检查，并假设数据有效(即有限)。point：一个给定的有效(即有限)查询点radius：包围p_q所有邻居的球面半径k_indices：相邻点的合成指数：到相邻点的平方距离max_nn：如果给定，则返回半径范围内搜索到的邻居的个数限定为这个值。如果max_nn设置为0或大于输入云中的点数，则返回半径内的所有邻居。
PCL 点云配准 KD-ICP算法（精配准）
m0_51204289的博客
10-18 384
内容抄自优快云点云侠：[【2024最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）](https://blog.youkuaiyun.com/qq_36686437/article/details/114160640)。质量无忧，永久免费，可放心复制粘贴。
点云处理之KD-Tree
liusscsdn的博客
03-27 1522
例如，在物体识别中，可以将每个物体的特征向量表示为一个点云，然后利用KD-Tree搜索待识别物体的最近邻点云，从而实现物体识别。然后选择一个维度，计算该维度的中位数，并将该中位数作为节点的分割点。其实现方法为：首先选择一个维度，将所有数据按照这个维度的大小排序，然后选择中位数作为分割点，将数据集分为两个子集，小于等于分割点的放在左子树中，大于分割点的放在右子树中。KD-Tree是一种用于加速点云处理的数据结构，其原理是通过递归地分割空间，构建一颗二叉树，以实现高效的最近邻搜索、点云分割、三维重建等操作。
点云数据下的KD-tree
YUE__zy的博客
10-18 2114
kd-tree数据结构，构建方法，以及kd-tree在数据下的最近邻检索。
PCL点云库入门——PCL库中点云数据拓扑关系之K-D树（KDtree）
qq_36812406的博客
12-21 1106
在三维空间数据处理的领域中，点云的邻域概念显得尤为关键，它不仅链接了点云数据之间的拓扑结构，而且在构建点云间的拓扑关系时起到了桥梁的作用。这种关系的建立，使得我们能够以一种高效、迅速的方式管理庞大的三维点云数据集。想象一下，成千上万的点，每一个都携带着位置、颜色、反射率等信息，它们通过邻域的连接，形成了一个复杂而有序的网络。这不仅为点云数据的精简提供了可能，使得我们可以去除冗余的点而不损失关键信息，还为点云分割提供了依据，使得我们可以根据不同的特征将点云分成有意义的子集。
【PCL自学：kdTree】PCL中kd-Tree的原理及使用(持续更新)
斯坦福的兔子的博客
02-19 6379
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
详解KDTree
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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
【C++PCL】点云处理Kd-tree半径搜索
weixin_45196569的博客
06-24 231
在给定半径内搜索查询点的所有最近的邻居。该方法不会对输入索引(i.e., index >= cloud.size () || index < 0), 做任何边界检查，并假设数据有效(即有限)。point：一个给定的有效(即有限)查询点radius：包围p_q所有邻居的球面半径k_indices：相邻点的合成指数：到相邻点的平方距离max_nn：如果给定，则返回半径范围内搜索到的邻居的个数限定为这个值。如果max_nn设置为0或大于输入云中的点数，则返回半径内的所有邻居。
c++ pcl点云处理（2025 长期更新）
twnkie的博客
07-23 1533
目录1.常用的点云文件2.认识点云的文件格式3.点云的数据结构4.输入输出（IO）5.KD树6.Oc树（八叉树）7.点云可视化8.点云滤波9.点云拟合分割10.点云与图像11.特征点与特征描述及提取12.点云配准13.点云曲面重建
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基于KDtree的三维点云算法
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研究一种高效空间索引方法来管理海量点云数据，研究点云数据的管理和处理方法。
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06-17 5584
前言二、代码实现1.关键函数2.代码示例三、结果展示点云数据处理中最为核心的问题就是建立离散点间的拓扑关系 , 实现基于邻域关系的快速查找。一、kd-tree是什么？ kd-tree 或者 k 维树是计算机科学中使用的一种数据结构 ， 用来组织表示 k 维空间中点集合。它是一种带有其他约束条件的二分查找树。kd-tree 对于区间和近邻搜索十分有用。我们为了达到目的 , 通常只在三个维度中进行处理 , 因此所有的 kd-tree 都将是三维 kd-tree。如图 所示 ，kd-tree 的每一
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欢迎访问我的个人博客：zengzeyu.com   前言 通过雷达、激光扫描、立体摄像机等三维测量设备获取的点云数据，具有数据量大、分布不均匀等特点。作为三维领域中一个重要的数据来源，点云数据主要是表征目标表面的海量点集合，并不具备传统网格数据的集合拓扑信息。所以点云数据处理中最为核心的问题就是建立离散点间的拓扑关系，实现基于邻域关系的快速查找。 建立空间索引在点云数据处理中已被广...
PCL点云库学习笔记（5）：建立点云的kdtree索引
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【LeetCode 热题100】网格路径类 DP 系列题：不同路径 & 最小路径和（力扣62 / 64 ）（Go语言版）
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小韩的博客
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本篇介绍了网格路径类动态规划问题，涵盖 LeetCode 第 62 题“不同路径”和第 64 题“最小路径和”。通过定义状态 `dp[i][j]` 和转移方程，分别解决路径计数与最小代价问题。两题均支持一维数组优化空间复杂度。总结对比了两题的异同，并延伸至带障碍路径、三角形路径等问题，帮助读者掌握网格 DP 的核心思路：明确状态、写出转移、找准边界。
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给定 a 和 b 分别作为被加数和加数，而且限定 a 是 4 位数字，b 是 3 位数字，都是正整数。请你模拟以上加法过程进行输出。如果最后 a+b 的结果是 5 位数，为了保证对齐，需要在被加数和加数前面加空格。只需判断a+b的位数（注：四位数+三位数只可能是四位数或五位数，因为1000+100=1100，9999+999=10998），当a+b为四位数或五位数时输出特定的格式即可。输入两个正整数 a 和 b。
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