MATLAB点云处理（三）：kd树近邻搜索（K近邻 | 半径R近邻）

最新推荐文章于 2023-06-09 04:55:12 发布
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分类专栏： MATLAB 点云数据处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46098577/article/details/118721934
本文介绍了MATLAB点云处理工具箱中的`findNearestNeighbors`和`findNeighborsInRadius`函数，用于K近邻和半径内搜索点的近邻点。详细讲解了三个重载函数，包括如何处理无组织和有组织的点云数据，以及如何使用摄像机投影矩阵加速搜索。示例代码展示了在点云中寻找K近邻和半径内近邻点的过程。

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

文章目录

0 Object Functions（对象函数）

MATLAB点云处理工具箱提供了 6 个对象函数，如下表

函数名 功能 | 作用
findNearestNeighbors K近邻搜索
findNeighborsInRadius 半径R邻域搜索
findPointsInROI 在点云中查找感兴趣区域内的点
removeInvalidPoints 从点云中删除无效点
select 在点云中选择点
copy 复制句柄对象数组

本文主要介绍前两个对象函数

1 findNearestNeighbors （K近邻搜索）

功能： 近邻点查询

语法：

三种重载函数


                

                
                
        

    

    
  


        

            

                

                

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12 探索MATLAB中的KD树：高效的K近邻搜索与空间分析

				
			

			

				

					目标检测专栏持续更新中，改进YOLO系列通用，适用v5、v7、v8、所有博客均是团队原创博客，所有文章禁止转载，违者必究。
				

				

					10-11
					
					296
					
				

			

		

		

			
				
KD树是一种二叉树数据结构，用于组织多维数据，其中每个节点代表一个数据点。它是一种分割空间的方法，可以将空间划分成多个子空间，以便在搜索和分析中高效地定位数据点。递归划分：KD树使用递归的方式将数据点划分成左子树和右子树，以便快速定位查询点。坐标轴对齐划分：每次划分都选择一个坐标轴进行分割，这保证了子空间的对齐性。高效的K近邻搜索：KD树可用于高效地查找K近邻数据点，即与查询点距离最近的K个数据点。机器学习：K近邻算法的实现。图像检索：寻找相似图像。数据挖掘：在多维数据集中执行空间分析。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
PCL中使用KdTree进行点云的K近邻和半径查询

					
最新发布

				
			

			

				

					GfEmacs_Lisp的博客
				

				

					09-24
					
					333
					
				

			

		

		

			
				
然后，定义了待查询的点的坐标，并指定了最近邻点的个数K。其中，KdTree（K-dimensional Tree）是一种常用的数据结构，用于高效地进行点云数据的K近邻和半径查询。上述代码与K近邻查询类似，不同之处在于调用了radiusSearch函数，并指定了查询的半径。通过以上代码示例，我们可以看到，在PCL中使用KdTree进行点云的K近邻和半径查询非常简单。K近邻查询是指对于给定的一个点，找到离它最近的K个点。以上是关于在PCL中使用KdTree进行点云的K近邻和半径查询的介绍，希望对您有所帮助。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
matlab中kdtree的搜索近邻点

				
			

			

				

					05-04
				

			

		

		

			
				
主要包括对多有点搜索近邻点以及针对单个点搜索近邻点两种情况，给出详细的案例说明

			
		

	





	

		

			

				
					
matlab中kdtree调用，搜索点云数据近邻点

				
			

			

				

					10-21
				

			

		

		

			
				
结合xyz点云数据，调用matlab中kdtree进行搜索近邻点，其中包括一次性对所有点进行k近邻点搜搜，以及针对单个点进行kdtree的搜搜两种情况。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
使用matlab建立Kd-tree及最近邻查询

				
			

			

				

					john_xia的博客
				

				

					04-21
					
					4196
					
				

			

		

		

			
				
之前写过一篇使用matlab建立Kd-tree并进行k-NN查询。之前写完之后没怎么测试就直接丢上来了，这些天有人后台私信问相关的问题后才发现搜索算法的实现好像有一些问题，而且整体代码比较杂乱，想着重新实现一遍，因此有了这篇。

			
		

	





	

		

			

				
					
点云搜索--KdTree近邻点搜索

				
			

			

				

					weixin_43464623的博客
				

				

					08-24
					
					1771
					
				

			

		

		

			
				
1.版本要求
版本: 暂未知。
2.简介
有时我们想讲双目相机的图形色彩添加到点云上看彩色点云的效果（PointXYZRGB点云）。下面展示如何在PCL中利用双目相机图像和双目相机点云合成彩色点云（PointXYZRGB点云）
3.数据
本例中使用的点云数据（test.pcd，test.jpeg）请见百度网盘分享。
链接：https://pan.baidu.com/s/1anUs2bzOe0-ZYbszJdXEvg
提取码：ak1w
4.代码


5.效果

...

			
		

	





	

		

			

				
					
nbselect_邻域半径_MATLAB实现三维点云邻近点的搜索定位_K-dist_K._

				
			

			

				

					10-01
				

			

		

		

			
				
选择不同邻域类型，返回邻域索引与距离输入：data - 原始数据    part - 待检索数据 varargin - 球状、柱状邻域或KNN+半径或个数sph’ - 球状邻域 ‘cyl’ - 柱状邻域 ‘K’  - KNN  输出：idx - 邻域索引 dist - 距离

			
		

	





	

		

			

				
					
MATLAB实现：层次KNN与kd树k近邻算法

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
"k近邻算法的MATLAB实现，包括层次KNN(HKNN)和kd树KNN算法"  k近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基础且重要的监督学习方法，用于分类和回归问题。其基本思想是：给定一个新的未知类别的数据点，通过查找...

			
		

	





	

		

			

				
					
MATLAB实现三维点云邻域搜索：nbselect的详细介绍与应用

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
资源摘要信息:"nbselect_邻域半径_MATLAB实现三维点云邻近点的搜索定位_K-dist_K."  在现代的计算机视觉、机器人学以及虚拟现实等领域中，三维点云数据的处理是一个重要的环节。三维点云是由三维空间中一系列点组成...

			
		

	





	

		

			

				
					
MATLAB源码集锦-剪辑近邻法和压缩近邻法代码

				
			

			

				

					02-16
				

			

		

		

			
				
5. **近邻搜索**：在剪辑后的样本集或压缩空间中执行近邻搜索，可以使用KD树、球树等数据结构加速搜索。  6. **分类或回归**：找到近邻后，根据多数投票原则（KNN）或加权平均（基于距离的权重）进行预测。  7. **...

			
		

	





	

		

			

				
					
Matlab点云处理及可视化第1期—基于KD树的邻域点搜索(柱状邻域、球状邻域及KNN)

				
			

			

				

					qq_26447137的博客
				

				

					11-18
					
					1464
					
				

			

		

		

			
				
Matlab点云处理及可视化第1期—基于KD树的邻域点搜索(柱状邻域、球状邻域及KNN)

			
		

	





	

		

			

				
					
kD 树：使用 kD 树实现执行最近点搜索或范围查询。-matlab开发

				
			

			

				

					05-30
				

			

		

		

			
				
此发行版包含 KDTREE、KDTREEIDX 和 KDRANGEQUERY 函数。
 ----- KDTREE 使用 kD 树查找最近点。 CP = KDTREE（REFERENCE，MODEL）在中找到最接近的点模型中每个点的参考。 通过从 REFERENCE 中的数据点构建 kD 树，并在 MODEL 中查询每个数据点的树，以有效的方式执行搜索。
 IDX = KDTREEIDX( REFERENCE, MODEL ) 为 MODEL 中的每个点查找 REFERENCE 中最近的点。 通过在REFERENCE中从数据点构建kD树，并在MODEL中为每个数据点查询树，以有效的方式执行搜索。
 PTS = KDRANGEQUERY( ROOT, QUERYPT, DISTLIM ) 查找存储在 kD 树 ROOT 中且在 QUERYPT 的 DISTLIM 单元内的所有点。 使用 D

			
		

	





	

		

			

				
					
点云库PCL学习笔记 -- k-d tree 与八叉树 -- 2.使用 k-d tree 实现快速邻域搜索（K近邻搜索、半径r内近邻搜索）

				
			

			

				

					杰尼君的博客
				

				

					02-22
					
					699
					
				

			

		

		

			
				
点云库PCL学习笔记 -- k-d tree 与八叉树 -- 2.使用 k-d tree 实现快速邻域搜索（K近邻搜索、半径r内近邻搜索）

使用 k-d tree 实现快速邻域搜索代码kdtree_search.cpp
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cti

			
		

	





	

		

			

				
					
PCL中使用KdTree在点云中进行K近邻及半径查询

					
热门推荐

				
			

			

				

					Asher_zheng的专栏
				

				

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KdTree背景知识

   KdTree(也称k-d树)是一种用来分割k维数据空间的高维空间索引结构，其本质就是一个带约束的二叉搜索树，基于KdTree的近似查询的算法可以快速而准确地找到查询点的近邻，经常应用于特征点匹配中的相似性算法。

   而索引结构中相似性查询算法有两种基本的方式：一种是范围查询（radius searches），另一种是K近邻查询（K-neighbor...

			
		

	





	

		

			

				
					
PCL学习笔记(9)——点云数据近邻搜索

				
			

			

				

					Christo的博客
				

				

					09-17
					
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源码
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/octree/octree.h>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <ctime>

int main (int argc, char**argv)
{
	srand ((unsigned int) time (NULL));
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ&gt

			
		

	





	

		

			

				
					
matlab 在点云中找到一个点的半径内的邻居【2024最新版】

				
			

			

				

					点云侠的博客
				

				

					06-09
					
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在点云中找到一个点的半径内的邻居。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年11月9日。

			
		

	





	

		

			

				
					
（3）点云数据处理学习——KD树近邻搜索

				
			

			

				

					chencaw的专栏
				

				

					11-29
					
					1590
					
				

			

		

		

			
				
dd

			
		

	





	

		

			

				
					
MATLAB计算K近邻之使用VLFeat求K近邻的算法案例

				
			

			

				

					dongbao520的博客
				

				

					03-18
					
					652
					
				

			

		

		

			
				
MATLAB计算K近邻之升级算法
K近邻法分类待测样本点，模式识别实验内容之一，用MATLAB生成随机样本点作为样本集，用样本集将考试集分类。具体原理自己参悟，直接上源码解读。
1.前提安装专用学习库
https://www.vlfeat.org/download.html
按照提示进行操作

%%%%%%%%%%%%%%%这个是里面的m文件，直接注意文件位置，运行，路径全英文
function path = vl_setup(varargin)
% VL_SETUP Add VLFeat Toolbox 

			
		

	





	

		

			

				
					
MATLAB计算K近邻

				
			

			

				

					仰起脸笑得像满月
				

				

					03-02
					
					6984
					
				

			

		

		

			
				
在实验中经常会需要计算K近邻，为了避免多次重写，这里用MATLAB实现了一个计算K近邻的函数，该函数要求输入两个参数，第一个参数就是数据矩阵，要求每行为一个多维样本点，第二个参数就是K值了。函数返回K近邻矩阵。计算K近邻比较好的一种算法是利用KD树，这里暂且用的是易于理解的常规方法。使用KD树的代码将来补充。具体代码实现如下function [ Result ] = KNN( Data,k )
%...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		
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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
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
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