点云kdtree测评

最新推荐文章于 2025-04-26 19:20:23 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： c++ 算法
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PCL 点云配准 配准精度评价指标MSE
纵马踏花向自由
11-06 247
在点云配准中，均方误差（MSE, Mean Squared Error是常用的一种评价指标，用于衡量源点云和目标点云之间的距离差异。MSE越小，表示配准结果越好。本文通过使用PCL库中的KD树近邻搜索方法计算配准后的MSE，以评估点云配准的精度。
针对高分辨率雷达和相机的无标定板的像素级外参自标定方法
qq_29462849的博客
10-07 1272
介绍：固态激光雷达和相机的外参标定系统摘要这是今年的一篇针对高分辨率的固态激光雷达（非重复性扫描型）或者多线的激光雷达和相机在无标定板的环境中自动化外参标定的一篇文章。本文的方法不需要基于...
详解KDTree
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爱冒险的技术宅
11-26 8万+
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
k-d tree算法的研究
weixin_34179762的博客
10-13 465
By RaySaint 2011/10/12 动机 先前写了一篇文章《SIFT算法研究》讲了讲SIFT特征具体是如何检测和描述的，其中也提到了SIFT常见的一个用途就是物体识别，物体识别的过程如下图所示： 如上图(a)，我们先对待识别的物体的图像进行SIFT特征点的检测和特征点的描述，然后得到了SIFT特征点集合。接下来生成物体目标描述要做的就是对特征点集合进行数据...
kdtree octree源码实现
Learning_xzj的博客
05-08 455
kdtree.py # kdtree的具体实现，包括构建和查找 import random import math import numpy as np from result_set import KNNResultSet, RadiusNNResultSet # Node类，Node是tree的基本组成元素 class Node: def __init__(self, axis, value, left, right, point_indices): self.axi.
# 三维点云学习（4）五种算法比较
weixin_41281151的博客
07-11 1445
三维点云学习（4）五种算法比较 本次测试包含五种算法比较： octree print("octree --------------") #时间统计 construction_time_sum = 0 knn_time_sum = 0 radius_time_sum = 0 brute_time_sum = 0 # #construction begin_t = time.time() root = octree.octree_cons
小白学习点云处理的基础知识和相关概念理解
weixin_46837260的博客
10-31 2132
体素(voxel)：是体积元素(volumepixel)的简称。一如其名，是数字数据于三维空间分割上的最小单位，体素用于三维成像、科学数据与医学影像等领域。概念上类似二维空间的最小单位——像素，像素用在二维计算机图像的影像数据上。有些真正的三维显示器运用体素来描述它们的分辨率，举例来说：可以显示512×512×512体素的显示器。如同像素，体素本身并不含有空间中位置的数据(即它们的坐标)，然而却可以从它们相对于其它体素的位置来推敲，意即它们在构成单一张体积影像的数据结构中的位置。
三维点云学习（2）五种算法比较
Sun的博客
02-20 970
三维点云学习（2）五种算法比较 代码参考来自 黎老师github 本次测试包含五种算法比较： octree print("octree --------------") #时间统计 constructiontimesum = 0 knntimesum = 0 radiustimesum = 0 brutetimesum = 0 # #construction begint = time.time() root = octree
点云课程学习——点云结构与查找（三）
张飞飞的博客
04-24 578
```python # 对数据集中的点云，批量执行构建树和查找，包括kdtree和octree，并评测其运行时间 import random import math import numpy as np import time import os import struct import octree as octree import kdtree as kdtree from result...
PCL入门系列 —— NormalSpaceSampling 基于法向空间的点云降采样
工业机器视觉
06-10 1602
基于其算法原理，会将法向相似甚至一致的点数据进行大批量降采样，同时尽可能保留法向特征较为“明显”位置的点云数据；
PCL点云匹配相关博客
jarvis_sky的博客
04-03 1697
PCL三维点云拼接融合技术 PCL编程多个点云合成 基于PCL的三维重建——点云配准（一）ICP算法实现 3D点云配准与拼合 PCL 3D-NDT算法点云配准 SAC-IA粗配准+NDT精配准 SAC-IA粗配准+ICP精配准 ...
目标检测、语义分割、检索、位置识别、点云配准任务之评估方法汇总
Amazinghao's Freespace
02-11 1536
目标检测中的算法性能评估方法-汇总-以及高效实现
【点云系列】综述： Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey
weixin_43882112的博客
12-03 5461
文章目录摘要简介：2 背景2.1 数据集2.2 衡量指标3 3D形状分类3.1基于多视角的方法3.2基于体素的方法3.3 基于点的方法3.3.1逐点MLP网络3.3.2基于卷积的网络3.3.3基于图的网络3.3.4基于数据索引的方法3.3.5其他方法小结4 3D物体检测与跟踪4.1 3D物体检测4.1.1 基于候选区域的方法4.1.2 single-shot方法4.2 3D对象跟踪4.3 3D场景流估计4.4 小结：5 3D点云分割5.1 3D 语义分割5.1.1 基于投影的方法5.1.2 基于离散的方法5
青少年编程与数学 02-018 C++数据结构与算法 11课题、分治
明月看潮生的博客
04-26 894
分治算法（Divide and Conquer）是一种重要的算法设计范式，它通过将问题分解为更小的子问题来解决复杂问题。分治算法的基本思想是将一个大问题分解为若干个规模较小的相同问题，然后递归地解决这些子问题，最后将子问题的解合并成原问题的解。本文是分治算法的详细解释，包括其原理、实现步骤、代码示例以及优缺点分析。
第2章 C语言概述
yyhshm520的博客
04-23 884
我有一些C基础，只是没系统学，这章练习太简单，不写代码了。如果是初学者，根据我学习汇编的经验，再简单都要写，代码看的懂和写的出是两回事，关键就在写。以前分析复杂的指针和typedef构造的别名时，总是判断不清楚，就是忽略这句话“可以通过圆括号识别一个函数名”程序由一个或多个函数组成，其中必须有一个名为main()的函数。而函数体位于花括号中并由一系列语句组成，每个语句以一个分号结束。
EDR_带内杂散发射（RF/TRM/CA/BV-13-C [EDR In-band Spurious Emissions]）
1、射频协议/法规解读；2、搭建射频自动化测试工程；3、创建硬件测试脚本；
04-24 1054
EDR_带内杂散发射测试
华为OD机试真题——素数之积RSA加密算法（2025A卷：100分）Java/python/JavaScript/C/C++/GO最佳实现
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04-26 1011
华为OD机试真题——素数之积RSA加密算法（2025A卷：100分）Java/python/JavaScript/C/C++/GO最佳实现
c++弹窗
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2302_76761070的博客
04-26 442
弹窗是c++里创作游戏的重要步骤，如果没有它你的游戏就是一个******至于这个6，那可真的是很6。
点云聚类 kdtree
01-16
### 使用KDTree实现点云聚类算法及其优化 #### KDTree简介 KDTree是一种用于多维键树的空间分割数据结构，特别适用于高效查询最近邻等问题。通过构建KDTree可以快速查找给定半径内的所有邻居节点[^1]。 #### 基于密度的DBSCAN聚类方法概述 对于点云中的核心点定义为，在指定半径ε内至少含有MinPts数量其他样本点，则该点为核心点[^3]。基于此概念，DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）能够有效识别任意形状的数据簇并标记噪声点作为孤立点处理。 #### 实现过程 为了提高效率，通常采用KDTree来加速近邻搜索操作： 1. 构建KDTree索引； 2. 遍历每一个未访问过的点p： - 查找距离小于等于ε的所有直接可达点N(p)，将其全部添加到队列Q中； - 对于队列里的每个元素q重复上述步骤直到找不到新的成员为止； 以下是Python代码示例展示了如何利用`scikit-learn`库完成这一流程: ```python from sklearn.neighbors import KDTree import numpy as np def dbscan(points, eps=0.5, min_samples=5): tree = KDTree(points) n_points = points.shape[0] labels = [-1] * n_points # 初始化标签数组，默认值设为-1表示未知类别 cluster_id = 0 for i in range(n_points): if labels[i] != -1: continue neighbors_idx = tree.query_radius([points[i]], r=eps)[0] if len(neighbors_idx) < min_samples: continue queue = list(neighbors_idx.astype(int)) while queue: idx = queue.pop(0) if labels[idx] == -1: labels[idx] = cluster_id neighbor_indices = tree.query_radius( [points[idx]], r=eps)[0].astype(int) if len(neighbor_indices) >= min_samples: queue.extend(list(set(neighbor_indices)-set(queue))) cluster_id += 1 return np.array(labels) if __name__ == "__main__": X = np.random.rand(1000, 3)*10 # 生成随机三维坐标系下的测试集 result = dbscan(X, eps=1., min_samples=10) ``` 这段程序实现了基本的功能需求，但在实际应用环境中可能还需要考虑更多因素如边界条件判断、性能调优等方面的工作。
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