kdtree

matlab练习程序(点云表面法向量)

帅比萌擦擦* 提交于 2021-01-07 02:25:45
思路还是很容易想到的: 1.首先使用KD树寻找当前点邻域的N个点,这里取了10个,直接调用了vlfeat。 2.用最小二乘估计当前邻域点组成的平面,得到法向量。 3.根据当前邻域点平均值确定邻域质心,通常质心会在弯曲表面的内部,反方向即为法线方向。 vlfeat在这里下载 , 配置参考这里 ,rabbit.pcd 下载地址 处理效果如下: 原始点云: 点云表面法向量,做了降采样处理: 兔子果断变刺猬。 matlab代码如下: clear all; close all; clc; warning off; pc = pcread( ' rabbit.pcd ' ); pc =pcdownsample(pc, ' random ' , 0.3 ); % 0.3 倍降采样 pcshow(pc); pc_point = pc.Location ' ; %得到点云数据 kdtree = vl_kdtreebuild(pc_point); %使用vlfeat建立kdtree normE = []; for i= 1 :length(pc_point) p_cur = pc_point(:,i); [index, distance] = vl_kdtreequery(kdtree, pc_point, p_cur, ' NumNeighbors ' , 10 ); %寻找当前点最近的10个点 p

How do I use kd-trees for determining string similarity?

拟墨画扇 提交于 2020-12-28 21:27:27
问题 I am trying to utilize k-nearest neighbors for the string similarity problem i.e. given a string and a knowledge base, I want to output k strings that are similar to my given string. Are there any tutorials that explain how to utilize kd-trees to efficiently do this k-nearest neighbor lookup for strings? The string length will not exceed more than 20 characters. 回答1: Probably one of the hottest blog posts I had read a year or so ago: Levenstein Automata. Take a look at that article. It

How do I use kd-trees for determining string similarity?

我怕爱的太早我们不能终老 提交于 2020-12-28 21:23:06
问题 I am trying to utilize k-nearest neighbors for the string similarity problem i.e. given a string and a knowledge base, I want to output k strings that are similar to my given string. Are there any tutorials that explain how to utilize kd-trees to efficiently do this k-nearest neighbor lookup for strings? The string length will not exceed more than 20 characters. 回答1: Probably one of the hottest blog posts I had read a year or so ago: Levenstein Automata. Take a look at that article. It

NOIP考点

你离开我真会死。 提交于 2020-12-19 04:19:59
NOIP考点 基础算法 图 树 数论 数据结构 动态规划 搜索 其他算法 省选知识点汇总 图论 数据结构 字符串相关算法及数据结构 数学 计算几何 搜索 动态规划 其他算法 转自: 巨佬的博客 加*号是选学,加粗为重点,重要值排序不分先后 NOIP考点 基础算法 贪心、枚举、分治、二分、倍增、*构造、高精、模拟、图论 图 最短路(dijkstra、spfa、floyd) ,差分约束 最小生成树(kruskal、prim) 并查集(扩展域) 拓扑排序 二分图染色 ,*二分图匹配 tarjan找scc、桥、割点,缩点 *分数规划 树 树上倍增(LCA) 树的直径、树的重心 dfs序 *树链剖分 数论 gcd、lcm 埃氏筛法 exgcd,求解同余方程、逆元 快速幂 *组合数学 矩阵 数据结构 链表、队列(单调队列)、栈(单调栈) 堆、st表、hash表 线段树、树状数组 字典树 *分块 动态规划 背包DP、树形DP、记忆化搜索、递推 区间DP、序列DP *DP优化 (不涉及斜率优化、四边形不等式等等) 搜索 暴搜(dfs、bfs) 搜索的剪枝 启发式搜索(A*) 迭代加深搜索、* IDA* *随机化搜索 其他算法 STL的基本使用方法 脑洞的正确使用方法 *KMP *状态压缩 省选知识点汇总 冲省选的,先把整理的NOIP知识点学扎实,注意一定要学扎实 加粗是重点,星号是选学 学无止境

Understanding `leafsize` in scipy.spatial.KDTree

自闭症网瘾萝莉.ら 提交于 2020-12-13 03:38:16
问题 Problem statement: I have 150k points in a 3D space with their coordinates stored in a matrix with dimension [150k, 3] in mm. I want to find all the neighbors of a given point p that are within a radius r . And I want to do that in the most accurate way. How should I choose my leafsize parameter ? from scipy.spatial import KDTree import numpy as np pts = np.random.rand(150000,3) T1 = KDTree(pts, leafsize=20) T2 = KDTree(pts, leafsize=1) neighbors1= T1.query_ball_point((0.3,0.2,0.1), r=2.0)

Understanding `leafsize` in scipy.spatial.KDTree

一笑奈何 提交于 2020-12-13 03:34:11
问题 Problem statement: I have 150k points in a 3D space with their coordinates stored in a matrix with dimension [150k, 3] in mm. I want to find all the neighbors of a given point p that are within a radius r . And I want to do that in the most accurate way. How should I choose my leafsize parameter ? from scipy.spatial import KDTree import numpy as np pts = np.random.rand(150000,3) T1 = KDTree(pts, leafsize=20) T2 = KDTree(pts, leafsize=1) neighbors1= T1.query_ball_point((0.3,0.2,0.1), r=2.0)

K近邻算法哪家强?KDTree、Annoy、HNSW原理和使用方法介绍

微笑、不失礼 提交于 2020-10-03 03:46:33
1、什么是K近邻算法 K近邻算法(KNN)是一种常用的分类和回归方法,它的基本思想是从训练集中寻找和输入样本最相似的k个样本,如果这k个样本中的大多数属于某一个类别,则输入的样本也属于这个类别。 关于KNN算法,一个核心问题是: 如何快速从数据集中找到和目标样本最接近的K个样本? 本文将从这个角度切入,介绍常用的K近邻算法的实现方法。具体将从原理、使用方法、时间开销和准确率对比等方面进行分析和实验。 2、距离度量 在介绍具体算法之前,我们先简单回顾一下KNN算法的三要素: 距离度量、k值的选择和分类决策规则 。 其中机器学习领域常用的距离度量方法,有欧式距离、余弦距离、曼哈顿距离、dot内积等 主流的近邻算法都支持上述不同的距离度量。其中n维特征空间的a、b向量的 欧式距离 体现数值上的绝对差异,而余弦距离基于余弦相似度(两个向量间夹角的余弦值),体现方向上的相对差异。 如果对向量做归一化处理,二者的结果基本是等价的。 实际应用中,需要根据业务目标来选择合适的度量方法。 3、K近邻算法的实现方法 K近邻的实现方式多达数十种,笔者从中挑选了几种常用、经典的方法作为分析案例。 首先最直观的想法(暴力法),是线性扫描法。将待预测样本和候选样本逐一比对,最终挑选出距离最接近的k个样本即可,时间复杂度O(n)。对于样本数量较少的情况,这种方法简单稳定,已经能有不错的效果。但是数据规模较大时

nearest neighbour search 4D space python fast - vectorization

六眼飞鱼酱① 提交于 2020-08-26 07:10:06
问题 For each observation in X (there are 20) I want to get the k(3) nearest neighbors. How to make this fast to support up to 3 to 4 million rows? Is it possible to speed up the loop iterating over the elements? Maybe via numpy, numba or some kind of vectorization? A naive loop in python: import numpy as np from sklearn.neighbors import KDTree n_points = 20 d_dimensions = 4 k_neighbours = 3 rng = np.random.RandomState(0) X = rng.random_sample((n_points, d_dimensions)) print(X) tree = KDTree(X,

amcl node.cpp

放肆的年华 提交于 2020-08-09 07:21:03
1.主函数 主函数主要作用是: 定义一个信号变量,管理节点 定义amclNode对象 int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "amcl"); ros::NodeHandle nh; // Override default sigint handler signal(SIGINT, sigintHandler); // Make our node available to sigintHandler amcl_node_ptr.reset(new AmclNode()); if (argc == 1) { // run using ROS input ros::spin(); } else if ((argc == 3) && (std::string(argv[1]) == "--run-from-bag")) { amcl_node_ptr->runFromBag(argv[2]); } // Without this, our boost locks are not shut down nicely amcl_node_ptr.reset(); // To quote Morgan, Hooray! return(0); } 2.amclNode对象的构造 1.有一个配置相关的递归互斥锁锁 2

统计学习方法---K-近邻(kd树实现)

廉价感情. 提交于 2020-07-28 11:42:22
https://blog.csdn.net/App_12062011/article/details/51986805 一: kd树构建 以二维平面点((x,y))的集合(2,3),(5,4),(9,6),(4,7),(8,1),(7,2)为例结合下图来说明k-d tree的构建过程。 (一)构建步骤 1.构建根节点时,此时的切分维度为(x),如上点集合在(x)维从小到大排序为: (2,3),(4,7),(5,4),(7,2),(8,1),(9,6); 其中中位数为7,选择中值(7,2)。(注:2,4,5,7,8,9在数学中的中值为(5 + 7)/2=6,但因该算法的中值需在点集合之内,所以本文中值计算用的是len(points)//2=3, points[3]=(7,2)) 2.(2,3),(4,7),(5,4)挂在(7,2)节点的左子树,(8,1),(9,6)挂在(7,2)节点的右子树。 3.构建(7,2)节点的左子树时,点集合(2,3),(4,7),(5,4)此时的切分维度为(y),从3,4,7选取中位数4,中值为(5,4)作为分割平面,(2,3)挂在其左子树,(4,7)挂在其右子树。 4.构建(7,2)节点的右子树时,点集合(8,1),(9,6)此时的切分维度也为(y),中值为(9,6)作为分割平面,(8,1)挂在其左子树。至此k-d tree构建完成。