高效的最近邻搜索特定任务?
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【中文标题】高效的最近邻搜索特定任务?【英文标题】:Efficient nearest neighbor search for a specific task? 【发布时间】:2013-07-22 08:26:01 【问题描述】:我正在寻找 3D 中最近邻搜索的实现。
我目前正在使用 scipy.spatial。问题是我需要经常更新树/索引,而且似乎使用这种实现,每次我需要更新树时都会重新构建树,导致执行时间很长。
我正在尝试解决的任务如下:对于一大组 3D 点,将彼此过于接近(比指定间隙值更接近)的点联合起来。
我目前通过遍历点列表来解决这个问题,如果它没有任何太近的邻居,则将一个新点添加到索引中,如果找到一个邻居的坐标,则将其分配给该点。
如果有任何其他快速的替代方法可以解决这个问题,我将不胜感激。
【问题讨论】:
【参考方案1】:对于快速最近邻搜索,我可以推荐 flann (http://www.cs.ubc.ca/~mariusm/index.php/FLANN/FLANN)。对于点云,我会尝试 PCL (http://pointclouds.org/)。两者都有 python 绑定。
例如,一个想法是使用 PCL 对点进行聚类并联合聚类。 (segmentation.html">http://docs.pointclouds.org/trunk/group_segmentation.html)
【讨论】:
会调查的,谢谢。不过,我正在考虑实施某种八叉树。以上是关于高效的最近邻搜索特定任务?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章