kdTree介绍以及PCL示例

最新推荐文章于 2025-02-12 13:23:08 发布
最新推荐文章于 2025-02-12 13:23:08 发布
阅读量1.4k 收藏 3
点赞数 3
分类专栏： PCL学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zfjBIT/article/details/95454949
版权
kdTree是一种用于k维空间点集合的数据结构，常用于区间和近邻搜索。文章介绍了kdTree的概念，通过选择不同维度进行分类，并探讨了如何通过最大方差法和中位数选择节点来优化kdTree的构建，确保搜索效率。同时，提到了PCL库中的kdTree示例。

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

kdTree概念

        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维空间中点的集合。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。一般位于三维空间中的邻域搜索常用kd-tree，因此本文中所有的kd-tree都是三维的kd-tree。

图一 kdTree说明

                            图一

        Kd-tree也是二叉树的一种，首先我们先选定一个维度用于第一次分类，如图一所示，我们先选择x维度方向作为分类方向，随机选取一个值使得小于该值的点位于左边，大于该值的点位于右边。在左右区域分别再对第二个维度进行分类，这里以y轴方向作为第二维度，同理根据y分类设置z轴方向为第三维度进行分类。

Kd-tree数据结构定义

Node-data:数据矢量，数据集中某个数据点，是n维矢量（总维度，unsigned int）

Range:空间矢量，该节点所代表的的空间范围࿰

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
PCL kdtree_search搜索
m0_51204289的博客
10-10 207
KD树的使用代码示例
PCL KD树的使用【2024最新版】
热门推荐
点云侠的博客
02-27 37万+
PCL中的KD-tree原理介绍以及K近邻搜索、半径搜索、混合搜索的代码示例。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年12月9日。
kdtree的C/C++实现
07-28
一个非常高效基于Kd-tree数据结构的2D、3D的近邻查询算法，原作者John Tsiombikas，使用C++封装并给了测试测序。
kdTree相关原理及c++实现
weixin_34023982的博客
09-22 988
kdTree概念 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维空间中点的集合。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。一般位于三维空间中的邻域搜索常用kd-tree，因此本文中所有的kd-tree都是三维的kd-tree。 图一 Kd-tree也是二叉树的一种，首先我们先选定一个维度用于...
PCL学习笔记(二)——————k-d Tree
最新发布
qq_37894034的博客
02-12 633
k-d tree（k-dimensional tree），是一种数据结构，用于组织在k维空间下的点。k-d tree属于二叉树的变种，适用于范围搜索和最近邻搜索。在pcl中，主要处理3维空间的k-d tree。
KDTree的C++实现
nnzzll的博客
05-13 2907
KDTree的C++实现
KDTree C++实现
m0_51800912的博客
07-13 819
简介   k-d树（k-dimensional），是一种分割k维数据空间的数据结构（对数据点在k维空间中划分的一种数据结构），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）。 举例   上图就是一颗kdtree，可以看出kdtree是二叉搜索树的变种。   kdtree的性质： kdtree具有平衡的特质，两树叶的高度差不超过1。(树越平衡代表着分割得越平均，搜索的时间越少) 数据只存放在叶子结点，而根结点和中间结点存放一些空间划分信息（例如划分维度、划分值）。 将每一个元组按0排序（第一
KD-Tree（C++实现）
Nick
11-27 7455
参考资料： https://blog.youkuaiyun.com/dymodi/article/details/46830071 https://github.com/WiseDoge/libkdtree 作为存取高维数据的一种数据结构，k-d tree 在静态查询和插入方面的效率还是很高的。本文在这里对 k-d tree 的内容作一些介绍，可能也会结合自己使用 k-d tree 的一些体验作一些点评...
使用Kdtree加速的DBSCAN进行点云聚类
jjmjim的博客
07-01 7781
作者：姜小明 @github 日期：2020-06-28 关键字：Kdtreee, DBSCAN, PCL, 点云 DBSCAN算法适用于点云聚类，但是3d点云数据一般较大，朴素的DBSCAN算法处理起来效率很低。对此，可以通过使用Kdtree检索临近点，从而加速DBSCAN算法。 1. DBSCAN 在点云数据分析中，我们经常需要对点云数据进行分割，提取感兴趣的部分。聚类是点云分割中的一类方法（其他方法有模型拟合、区域增长、基于图的方法、深度学习方法等）。DBSCAN 是一种基于密度的聚类算法，具有抗
pcl中的KDtree
01-09
### PCL 中 KDTree 的使用方法及示例 #### 关于 KDTree KDTree 是一种高效的数据结构，用于多维键数组的空间分割。这种数据结构特别适合执行快速的最近邻查询和其他类型的范围搜索操作。在三维空间中，KDTree 被...
KD-Tree构建及邻近点搜索 C++实现
ts00001M的博客
05-03 1282
KDTree C++实现
kdtree实现源码(C++) 范围查询
05-27
数据结构课程设计 k-d树ADT、范围查询、可视化。kd-tree（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）。K-D树是二进制空间分割树的特殊的情况。 在计算机科学里，k-d树（ k-维树的缩写）是在k维欧几里德空间组织点的数据结构。k-d树可以使用在多种应用场合，如多维键值搜索（例：范围搜寻及最邻近搜索）。k-d树是空间二分树（Binary space partitioning ）的一种特殊情况。
KDTree（C++）.zip
07-13
使用C++实现的基于KDTree的邻近搜索，代码添加了注释。
kd-Tree源码（c++）
03-01
之前写的一个kd-tree，程序里用了一些qt的数据结构，基本不影响阅读。该程序仅供初学kd-tree的同学参考，
KD-Tree C++程序
05-31
一个清晰明了的KD-Tree程序，用来学习很不错
kd-Tree c++实现（kd树）
10-25
c++实现的一个类库，用于数字几何处理 A Library for Approximate Nearest Neighbor Searching 1 源码 2.win下测试vs工程 3.pdf文档
c++(kdtree)
weixin_43384504的博客
05-14 762
#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <string> #include <cmath> #include <numeric> #include<time.h> using namespace std; struct Point { Point(float xx, float yy, float zz) :x(xx),.
KD树 C++实现
yhaida的博客
01-04 740
已知样本空间如何快速查询得到其近邻？唯有以空间换时间，建立索引是最基本的解决方式。但是索引建立的方式各有不同，kd树只是是其中一种。它的思想如同分治法，即：利用已有数据对k维空间进行切分。注意：在一维空间里面，二叉查找树就是KD树的情形。对于一颗二叉查找树，可以在空间上理解：树的每个节点把对应父节点切成的空间再切分，从而形成各个不同的子空间。查找某点的所在位置时，就变成了查找点所在子空间。二叉查找树仅仅是一维，如果换到二维？如下图， 这样可以将平面分为两个部分。
PCL的kdtree查找的示例应用
qq_41685265的博客
02-23 605
代码块讲解 首先使用系统时间初始化rand()函数的种子，然后用随机数据填充点云对象 srand (time (NULL)); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // Generate pointcloud data ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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

打赏作者

JoannaJuanCV

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
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