Open3D 基于kdtree树的邻近点搜索(10)

Open3D 基于kdtree树的邻近点搜索(10)

  • 一、算法简介
  • 二、算法实现
    • 1.K邻近点搜索
    • 2.R邻域点搜索
  • 三、结果释义

一、算法简介

KD 树(k-dimensional tree)是一种用于组织 k 维空间中点的数据结构,旨在提供高效的 k
最近邻搜索和范围搜索(如半径邻域搜索)。KD 树通过递归地将空间划分为多个超立方体区域来组织数据。这种分割方式使得 KD
树能够在搜索时快速地排除大部分不相关的数据点。

在构建 KD
树时,选择一个维度作为切分平面,然后根据这个平面将数据划分成两个子集。在每个子集中,选取下一个维度,再次以该维度上的中值为界限切分数据。重复这个过程,直到每个子集中只包含一个数据点,或者达到了预先设定的最小节点数。这样就构建出了一棵
KD 树。

对于给定的查询点,在 KD 树中可以快速地找到距离最近的点(k 最近邻搜索),或者在指定半径范围内找到所有邻域内的点(范围搜索)。KD
树在计算机图形学、模式识别、机器学习等领域中被广泛应用,可以加速众多与空间相关的算法和问题的求解过程。

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