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pcl之kdtree的使用
阅读量:5261 次
发布时间:2019-06-14

本文共 1074 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

pcl之kdtree的使用

A k-d tree, or k-dimensional tree, is a data structure used in computer science for organizing some number of points in a space with k dimensions. It is a binary search tree with other constraints imposed on it. K-d trees are very useful for range and nearest neighbor searches.

#include 
#include
#include
#include
int main(int argc, char** argv){ pcl::PointCloud
::Ptr cloud(new pcl::PointCloud
); .... pcl::KdTreeFLANN
kdtree; kdtree.setIputCloud(cloud); pcl::PointXYZI search_point; .... // k nearest neighbor search int k = 10; std::vector
k_indices(k); std::vector
k_sqr_distances(k;) if (kdtree.nearestKSearch(search_point, k, k_indices, k_sqr_distances) > 0) { //do something } // neighbors within radius search float radius = 1.0; std::vector
std::vector
if (kdtree.radiusSearch(search_point, radius, radius_indices, radius_sqr_distance) > 0) { //do something }}

值得注意的是: 返回的是square_distance

参考

转载于:https://www.cnblogs.com/ChrisCoder/p/9937597.html

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