求教高手关于kdtree的空间分割算法! [问题点数:40分,结帖人wuxuchang]

Bbs1
本版专家分:51
结帖率 92.31%
Bbs6
本版专家分:6117
基于KDTree的KNN实现
KNN<em>算法</em>的KD树实现,涉及排序、top K等<em>算法</em>问题
KDTree算法
原理:n1.https://www.cnblogs.com/porco/p/4464414.html(里面代码不好修改,不建议直接利用)n2.https://www.cnblogs.com/zfyouxi/p/4795584.htmln实例:可以用来求最短距离的点,例如:根据经纬度求最近点njava实现:npackage main;n nimport java.util.Collections;n...
集装箱摆放算法论文集
集装箱摆放,摆放<em>算法</em>,<em>空间分割</em>
K 近邻算法(KNN)与KD 树实现
本文详细介绍了KNN分类<em>算法</em>的原理。n以及如何使用KD树实现KNN<em>算法</em>,包括KD树的构建与K近邻查找n最后给出了KD树的C#实现源码
KdTree理解与实现(Java)
KdTree理解与实现(Java)抛出问题KdTree简介原理简介代码实现Point.javaRect.javaKdTree.java复杂度比较结语n抛出问题n如果让你设计一个外卖系统,你的数据库中有所有外卖商家所在的经纬度,那么如何能有效地根据用户的位置筛选出所有附近的商家?n最直接的方法是根据城市或者城市的每个区(如崂山区,市南区…)来对商家进行分类,然后根据用户所在的区返回同一区域下的所有商...
KDtree的思考
前言nn看过pcl中<em>kdtree</em>的实现,也看过单单是<em>算法</em>中的对于<em>kdtree</em>实现的说明。pcl是开源的,那么,我想看下pcl中对于简洁的<em>kdtree</em>使用的背后,大概是什么原理。毕竟数据组织也是件很复杂,或是说很神奇的事情,后面的<em>算法</em>实现都建立在数据组织的基础上。站在巨人的肩膀上,会看得更远。nnnn正文nn我是想先放在草稿箱,补完坑再发的。在学习之后补坑。nnnn2018/03/01 补坑 n在听...
基于KDtree的三维点云算法
研究一种高效空间索引方法来管理海量点云数据,研究点云数据的管理和处理方法。
Kd-Tree算法原理简析
  本文讲解旨在讲解Kd-Tree(K-demension tree)的一些粗浅的原理,以及其在计算机视觉的一些应用,既是总结了自己,也是分享给大家,希望有所帮助。 n  Kd-Tree是从BST(Binary search tree)发展而来,是一种高维索引树形数据结构,常用于大规模高维数据密集的查找比对的使用场景中,主要是最近邻查找(Nearest Neighbor)以及近似最近邻查找(App...
Coursera普林斯顿大学算法Week5: Kd-Trees 线段树
任务链接:http://coursera.cs.princeton.edu/algs4/assignments/<em>kdtree</em>.htmlnn本任务的PointSET比较好实现,借用给的Point2D API比较容易nn而Kdtree任务比较复杂。主要是针对边界问题比较复杂,需要分清待插入节点的父节点是位于偶数层还是位于奇数层,根据不同的层数具有不同的点比较方案。nnnprivate int comp...
KDTree分类python代码
Kd-tree的python代码实现,内含数据集。可视化,结构清晰易懂。
20.推荐召回算法之k近邻算法:局部敏感哈希、kdtree、balltree算法分析与比较
推荐系统里面临的比较大的问题是1.召回 2.排序。召回是从百万、千万甚至上亿的候选中找到用户可能喜欢的商品(可以不那么精细),排序一般是设计怎样排序才能使点击率更高。nn考虑一个新闻推荐场景,假设一个用户曾经看过美妆、育儿、明星类的新闻,怎样在ta下一刷中把用户可能感兴趣的找到并推给用户呢?nn比较简单的做法是,将每条新闻分一个类(如体育、美妆、育儿、八卦、明星、电影),根据分类将候选召回再排序。...
KD——Tree算法+原理简单理解
       KD树是用于一种分割k维数据空间的数据结构。它是由最基本的二叉树发展而来的。采用递归的方法对数据进行分割。在计算机视觉进行特征匹配,寻找近邻时通常会用到KD树。      在具体介绍KD树。我们先来了解一下二叉树。对于一维数据的划分我们通常使用它。二叉树具有如下的性质: 若它的左子树不为空,则它的左子树节点上的值皆小于它的根节点。若它的右子树不为空,则它的右子树节点上的值皆大于它的根...
【常用算法】KDTree,局部敏感哈希LSH,在基于最近邻的算法中,当N特别大的时候(TODO)
基于最近邻的<em>算法</em>,在各种情况下经常使用,但是当N特别大的时候,效率不是很高,比如当N=10^5,时已经不太好算了n暴力法:O(N^2)nKDT: O(N*sqrt(N)n局部敏感哈希(LSH):跟桶大小有关
KDTree简单理解
简单的介绍KDTree的含义
C#写的图像分割程序,可基于RGB和HSI颜色空间
基于合并的图像分割<em>算法</em>,可基于RGB<em>空间分割</em>和HSI<em>空间分割</em>,C#写的
机器学习—python+sklearn实现KNN&KD树算法
python+sklearn实现KNN及KD树<em>算法</em>nfrom sklearn import datasets# 导入内置数据集模块nfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# 导入sklearn.neighbors模块中KNN类nimport numpy as npnfrom sklearn.neighbors import KDTree...
如何利用 C# + KDTree 实现 K 最邻近算法
在本篇图文中,我们一步步地构造使用 K 最邻近分类器的手写识别系统。 为了简单起见,这里构造的系统只能识别数字 0 到 9,如下图所示。需要识别的数字已经使用图形处理软件,处理成具有相同的色彩和大小,高宽是32像素 × 32像素的黑白图像。尽管采用文本格式存储图像不能有效地利用内存空间,但是为了方便理解,我们还是将图像转换为文本格式。n目录 trainingDigits 中包含了大约 2000个 ...
C#写COM组件
<em>求教</em><em>求教</em><em>求教</em><em>求教</em><em>求教</em><em>求教</em><em>求教</em>
关于KDTree算法问题
上周接到一个分配工作,从<em>算法</em>上优化KDTree<em>算法</em>。从国外网站上收罗了一把资料,然后对着洋码子逐一细啃。总结是KDTree从<em>算法</em>发上优化的余地不大,几乎为零。从<em>算法</em>复杂度上来讲,几乎都是递归的<em>算法</em>复杂度。O(log(n)) 或 O(log(2n)).rn各位有些什么高见? <em>关于</em>KDTree<em>算法</em>级的优化。
RGB颜色空间图像的分割
基于RGB颜色空间的图像分割,分割出特定的颜色
最近邻查找算法kd-tree
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52186307nn海量数据最近邻查找的kd-tree简介nn        利用Octree,為封閉的3D空間建立一個資料結構來管理空間中的每個元素。如此我們可以在 O(log N) 的時間內對這3D空間進行搜尋。nn        3D空間可以用Octree,2D空間可以用Quadtree(四元樹,概...
KDtree个人学习总结
参考资料:nn nnhttps://leileiluoluo.com/posts/<em>kdtree</em>-algorithm-and-implementation.htmln https://www.cnblogs.com/dirge/p/6091241.htmln https://blog.csdn.net/likika2012/article/details/39619687              ...
OpenCV实现SIFT+KD tree+RANSAC图像拼接
在VC2010环境下实现sift+kd tree+RANSAC图像拼接,本人已经成功调试。
求所有数字当中的最小值
本人虚心<em>求教</em>,几遍之后任然百思不得其解,求<em>高手</em>帮忙。
kdtree演示代码
<em>kdtree</em>演示代码<em>kdtree</em>演示代码<em>kdtree</em>演示代码<em>kdtree</em>演示代码<em>kdtree</em>演示代码<em>kdtree</em>演示代码<em>kdtree</em>演示代码<em>kdtree</em>演示代码
matlab中kdtree调用,搜索点云数据近邻点
结合xyz点云数据,调用matlab中<em>kdtree</em>进行搜索近邻点,其中包括一次性对所有点进行k近邻点搜搜,以及针对单个点进行<em>kdtree</em>的搜搜两种情况。
Kd树+BBF(最邻近、次邻近查询)Python实现
 python2.7nnnimport numpy as npnn 构建Kd树:nnKD树的构造 n一维的二叉查找树很好构造,先对所有数据排序,然后每次取中值,把数据分成两半,左半为左子树,右半为右子树;然后递归下去就好了。这样可以保证构造出来的二叉树是平衡的。 nKD树处理的数据是多维的,因此每次划分需要选定某一维作为参考来划分数据。选定后所有数据按这一维排序,然后划分成左子树,右子树。参考维度...
【java】KDTree,实现个java版本,留着日后可能用得上
Java版本KDTreen在KDTree中,只有n >> 2 ^ xn时,在明显得有KDTCount nn是点的个数,nxn是点的维数nKDTCount是在KDTree搜索时计算距离的次数统计nnnpackage main;nnimport java.util.Collections;nimport java.util.LinkedList;nimport java.util
求教一道关于求解最优化问题的编程问题~
<em>求教</em>一道<em>关于</em>求解最优化问题的编程问题~
Python之kdtree库函数介绍
文章目录Python之<em>kdtree</em>库函数介绍安装库函数介绍class Nodeclass KDNode全局函数nPython之<em>kdtree</em>库函数介绍n安装n使用anaconda的命令行安装nconda install <em>kdtree</em>nn库函数介绍nclass Nodennnnn函数名n输入参数n函数功能nnnnnNode(data, left, right)n结点数据;左子结点;右子结点n创建结点实...
[学习笔记]kd-tree
kd-tree学习笔记
Kd-tree原理与实现
数据应用当中,最近邻查询是非常重要的功能。不论是信息检索,推荐系统,还是数据库查询,最近邻查询(Nearst Neighbor Search)可谓无处不在。它要实现的是帮助我们找到数据中和查询最接近的一个或多个数据条目(前者叫NN search, 后者也叫kNN),其实本质上是一样的,我在这篇博客中讲的Kd-tree主要是针对NN问题的。nn其实,这种问题本来是很容易解决的,只要设计好了数据相似度
c++实现的sift算法
c++实现的sift <em>算法</em> <em>kdtree</em> bbf
lab空间颜色分割
一个<em>关于</em>lab空间颜色分割和hsv色彩<em>空间分割</em>的程序
scikit-learn学习之K最近邻算法(KNN)
kNN<em>算法</em>全称是k-最近邻<em>算法</em>(K-Nearest Neighbor)n kNN<em>算法</em>的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。
求教关于视窗中滚动条 滚动后 擦除和重绘的问题
<em>关于</em>滚动条 重绘 和 擦除的问题 急急急 <em>求教</em>
【特征匹配】SIFT原理之KD树+BBF算法解析
继上一篇中已经介绍了SIFT原理与C源码剖析,最后得到了一系列特征点,每个特征点对应一个128维向量。假如现在有两副图片都已经提取到特征点,现在要做的就是匹配上相似的特征点。n相似性查询有两种基本方式:1.范围查询:即给点查询点和查询阈值,从数据集中找出所有与查询点距离小于阈值的点。n                          2.K近邻查询:给点查询点及正整数K,从数据集中找到与查询
KD-Tree点云去噪
使用KD树进行点云去噪,大致思路:nnn构建KD树n随机取点求解平均距离n将所有距离超出平均距离两倍的点删掉nnn实验代码: nhttps://github.com/Yannnnnnnnnnnn/kd_filter.gitnn实验截图:nn n...
KDtree解决KNN算法
KDTREE解决KNN<em>算法</em>,通过C++实现,把数据分类
KNN(三)--KD树详解及KD树最近邻算法
之前blog内曾经介绍过SIFT特征匹配<em>算法</em>,特征点匹配和数据库查、图像检索本质上是同一个问题,都可以归结为一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题,如何快速而准确地找到查询点的近邻,不少人提出了很多高维空间索引结构和近似查询的<em>算法</em>。nn    一般说来,索引结构中相似性查询有两种基本的方式:nn一种是范围查询,范围查询时给定查询点和查询距离阈值,从数据集中查找所有与查询点距离小于阈值的...
PCL 点云索引方法K维树(KD-tree)和八叉树(octree)介绍
欢迎访问我的个人博客:zengzeyu.comnn nnnn前言nnnn通过雷达、激光扫描、立体摄像机等三维测量设备获取的点云数据,具有数据量大、分布不均匀等特点。作为三维领域中一个重要的数据来源,点云数据主要是表征目标表面的海量点集合,并不具备传统网格数据的集合拓扑信息。所以点云数据处理中最为核心的问题就是建立离散点间的拓扑关系,实现基于邻域关系的快速查找。 n建立空间索引在点云数据处理中已被广...
kd树简介 在matlab下VLFeat中的kd-tree使用
先简要介绍knn——K近邻<em>算法</em>和kd-tree——kd树,然后介绍matlab环境中有关使用kd树的函数。k-d树(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)。n这里用的是在VLFeat 实现的kd树,其是一个开源的计算机视觉库,实现了 SIFT,MSER, k-means, hierarchical k-means, aggl
动态最近点对(KD-tree)
Problem 1. near nInput file: near.in nOutput file: near.out nTime limit: 1 second nMr.Hu 最近去摘果子,这个果园里面有n 棵果树,在不同的位置,但有些果子成熟了,有些则没有, nMr.Hu 一共去了m 次果园,每次去他都会被告知,某个简单多边形区域内的果子是成熟的(边界上也算 n成熟),可以去采摘,Mr.Hu 只
怎样成为解决问题的高手(连载三)
n n n 上一篇我们讲了明确及理解问题,这是解决问题的第一步。很多问题之所以难搞就是因为它特别的宏大而复杂。我们解决起来也不知道该从哪里入手。比如,我们都希望自己的生活过得更好,但是怎么样才能达到这个目标,怎么解决这个问题。我们每个人其实都不太知道这个问题的答案。对于人生目标这类复杂问题,要想理清楚就需要在分析问题时,能够快速、有效地构建一个高质量的“思考框架”,分...
KDtree全纪录
KDtree是一种很优秀的暴力(实质上也是线段树) n可以解决:n维k远点对问题 n有些需要CDQ分治的难题,用KDtree就可以解决了(思维难度较小)nn经典例题:天使玩偶 nKDtree nCDQ分治 n实测KDtree较快,然而dalao好像都不喜欢用这种暴力做法,都是推荐CDQ n然而蒟蒻就有蒟蒻的方法,暴力什么的先稳住再说nn找到了KDtree的复杂度分析:nnn 构建:O(log2n...
基于hsv颜色空间的图像分割
HSV颜色空间模型是倒锥形模型:nnnn这个模型是按色调、饱和度、明暗来描述的。nnH值代表色调、S值代表饱和度、V值代表亮度。nn在圆锥上,角度代表色调H,饱和度S表示为点到中心竖线的距离,而亮度值V用中心竖线表示。nnHSV对用户来说是一种直观的颜色模型。我们可以从一种纯彩色开始,即指定彩色角H,并让V=S=1,然后我们就可以通过向其中加入黑色和白色来得到我们需要的颜色。增加黑色可以减小v而s...
机器人三维视觉 pcl 点云库 点云存储 KDtree OCtree 近邻搜索 半径搜索
机器人三维视觉 pcl 点云库 点云存储 KDtree OCtree 近邻搜索 半径搜索nn博文末尾支持二维码赞赏哦_nn点云数据管理 nnn点云压缩,点云索引(KDtree、Octree),点云LOD(金字塔),海量点云的渲染KDTree  一种递归的邻近搜索策略n kd树(k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构。n主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索...
实现js连续点击事件但最终只触发一次
实现js连续点击事件但最终只触发一次rn//声明两个变量rnvar lastTime,num;rnfunction lockClick() {rn//获取当前毫秒数rnvar nowTime = new Date();rn if (lastTime == undefined || Math.round(nowTime.getTime() - lastTime.getTime()) &gt...
关于空间分割的问题
现在有虚拟空间200M,想分割成4个50M空间,供不同客户使用,请<em>高手</em>指教
java实现网格法、KDTree空间检索
                                              Spatial Querynn一、介绍nn二、问题描述nn2.1具体任务nn2.2程序输入nn2.3 程序输出nn三、问题解答nn3.1 数据预处理nn3.2 Grid-based Spatial Indexingnn3.2.1 搜索的特点nn3.2.2 范围查询nn3.2.3 最邻近查询nn3.2.4 基...
PCL学习笔记——利用kdtree结构找出点云的重叠部分
目的为cloudA中的每个点,在cloudB中找到对应的重叠点(将点与点之间的距离小于某个阈值的点视为重叠点)rn主要函数:rnint pcl::OrganizedNeighborSearch&amp;amp;lt; PointT &amp;amp;gt;::nearestKSearch ( const PointCloudConstPtr &amp;amp;amp; cloud_arg,rnint index_arg,rnint k_arg,rn...
机器学习系列之kdtree
目的:最近有个项目,一条公交线路上,有n个站点。现在对每个站点附近的基站,进行聚合。首先,通过爬虫并利用高德API,获取了相应的站点的经纬度信息。然后利用基站维度表(包涵经纬度),计算距离公交站点的所有基站。nn步骤一:爬取公交站nn爬虫的内容相对简单,本文不在赘述。相关内容,可以自行学习,也可以在评论里探讨。nnnimport requestsnimport numpy as npnimport...
基于HSI空间的图像分割算法
在HSI空间下的使用OSTU<em>算法</em>做的图像分割,自己编写,很适合初学者,代码十分详细,在matlab下已运行成功。
matlab版kdtree
用matlab语言写的<em>kdtree</em>函数,作者很牛啊,但我有点看不懂,再传上来大家一起讨论讨论!
【空间划分】KDTree
k-d树[1](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<em>空间分割</em>树的特殊的情况。nnnn四叉树,八叉树都是只能用于二维,三维的, 而且是空间等分的,nn其使用比较困难的是最小粒度(叶节点)的确定,粒度较大时,有的节点数据量可能仍比较大,后续查询效率仍比较低,反之,粒度较小,八...
KDTree三维点创建查询
<em>kdtree</em>三维点建立 查询最近点 KDTree三维点创建查询
kdtree代码
<em>kdtree</em>代码,可帮助理解<em>kdtree</em>的意义
【PCL模块解析 05 之KDTree】01 KDTree原理及代码解析
目录nn一、前言nn二、KDTree简介nn1、基本概念nn2、基本原理nn三、代码及解析nn1、全部代码nn2、代码分段解析nn1.头文件nn2.文件加载nn3.kd树变量与查找点nn4.可视化nn5.创建字符流nn6.文件加载nn7.近邻查找<em>算法</em>nn8.可视化nn一、前言nn最近在学习点云库,由于刚刚入门,很多东西也不是很了解,如果大家有什么问题,都可以跟我沟通交流。除了通过博客交流外,欢迎你...
平面上最近点对(计算几何,分治,KDtree)(AOJ 862)(待补)
友情链接nnnnn平面上最近点对nnDescriptionn给定平面上n个点,找出其中的一对点的距离,使得这n个点的所有点对中,该距离为所有点对中最小的。nnInputn第一行:n;2≤n≤60000;n接下来n行:每行两个整数:x y,表示一个点的行坐标和列坐标,中间用一个空格隔开。nnOutputn仅一行,一个实数,表示最短距离,精确到小数点后面4位。nnSa
KDtree的建立以及KDtree的最近邻域搜索
KDtree的建立以及基于KDtree的最近邻域搜索。代码简单易懂实用
pcl里面使用KdTree来搜索
下面这个教程我们将学会怎么用KdTree找一个特殊点附近的K个最近邻,然后我们也将复习怎么通过一个特殊的半径来找里面所有的近邻。rn一个k-d树,或者k维的树是一个计算机科学里面的数据结构。它是一个有其它约束影响的二叉搜索树。K-d树是在深度和最近邻搜索里面很有用的。我们这次的目的是生成一个3维的k-d trees。一个k-d tree的每个层次在某个维度上分割成所有的子树,使用一个垂直于相应坐标
KDtree算法权威介绍
介绍KD tree<em>算法</em>的权威文档,KD Tree是用于多维数据检索的经典方法。
kdtree 算法
一个<em>算法</em>来的 实验一 【实验名称】:空间数据库索引的数据结构 【实验目的】:了解空间数据库的索引数据结构,掌握基本的<em>算法</em>编程过程,培养和提高GIS专业程序设计能力。 【实验内容】:K-D tree数据结构<em>算法</em> 【实验准备】:VC++编程环境软件;测试数据 【实验步骤】: 1. 先阅读教材上<em>关于</em>k-d tree的说明与描述 2. 设计<em>算法</em>实现基本数据结构 点的数据结构
小白到演讲高手的10堂课
【核心课程01】大部分糟糕的演讲都是因为准备不充分n【核心课程02】如何高效设计你的演讲n【核心课程03】把听众逗乐的十大招式n【核心课程04】设计有吸引力故事需要做的三件事n【核心课程05】演讲<em>高手</em>需要掌握的赞美技巧n【核心课程06】演讲<em>高手</em>需要掌握的肢体语言n【核心课程07】妈妈再也不用担心我讲话没有逻辑了n【核心课程08】演讲<em>高手</em>需要掌握的说服和激励方法n【核心课程09】让你的声音具有感染力...
ML-KDTree思想、划分、实现
1.概念nn kd树是一种对k维空间中的实例进行存储以便快速检索的二叉树形结构。构造kd树相当于不断用垂直于坐标轴的超平面对k维空间切分,构成一系列k维超矩形区域。每个节点对应于k维超矩形区域。nn所有非叶子节点可以视作用一个超平面把空间分区成两个半空间。节点左边的子树代表在超平面左边的点,节点右边的子树代表在超平面右边的点。nn如果选择按照x轴划分,所有x值小于指定值的节点都会出现...
kdtree 手写数字识别
kdTree的构建和搜索,参见以下博客,原理非常详细:rnrnhttps://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/6084670.htmlrnrn代码采用python3.X,数据集是从kaggle上的digit recognizer项目下载。rnrn建议先采用data=[[2, 3], [5, 4], [9,6], [4,7], [8,1], [7,2]] 运行代码,这样就
PCL KD-TREE搜索R半径邻域内点云
小论文需要在PCL中选择关键点一定邻域内的点云,在这里记录显示单个点邻域点云的方法。nnn//搜索source关键点周围的点云n //创建<em>kdtree</em> 结构n pcl::KdTreeFLANN&amp;lt;pcl::PointXYZ&amp;gt; <em>kdtree</em>;n //传入点云n //source_Ransac_keypoint_transn <em>kdtree</em>.setInputCloud(source_ori);...
PCL学习手记-关于KdTree搜索的问题
k-d tree是一种数据结构,使用FLANN<em>算法</em>,实现最近邻搜索。对于最近邻搜索问题,简单的说就是求到一个点距离最近的其它的点,这里的距离可以是距某个点的所有距离的排序中的最小的那几个或者某范围内的所有点,分别对应两种情况。nn用代码展示如下nn首先生成点云nnnsrand (time (NULL));nn pcl::PointCloud&lt;pcl::PointXYZ&gt;::Ptr c...
数据结构课件,关于高级树
<em>关于</em>树的高级数据结构的ppt,有avl树,红黑树,<em>kdtree</em>等等
kd-tree找最邻近点 Python实现
kd-tree找最邻近点 Python实现n基本概念nkd-tree是KNN<em>算法</em>的一种实现。<em>算法</em>的基本思想是用多维空间中的实例点,将空间划分为多块,成二叉树形结构。划分超矩形上的实例点是树的非叶子节点,而每个超矩形内部的实例点是叶子结点。n超矩形划分方法n有数据集datalist,其中的数据是Xi,每个Xi由多个特征值组成。首先将所有数据的Xi[0]找出,取得Xi[0]的中位数center,在树的...
解决Matlab调用kdtree代码,出现system error的问题
解决问题参考:nnhttps://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/332339-using-popular-mexed-c-<em>kdtree</em>-from-fileexchange-leads-to-matlab-system-crashesnn已经更改后的<em>kdtree</em>工具包:nnhttps://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/f...
OpenCV——KD Tree(介绍完整的flann邻近搜索)
<em>关于</em>OpenCV的FLANN库中KD-Tree搜索的文章并不多。nFLANN搜索的流程包括索引的建立和搜索。而所谓kd-tree搜索,指的是在建立索引这一步骤中建立的是kd-tree索引。n本文将结合实例,较为完整地介绍FLANN(近似近邻的快速搜素库)里各种类型“索引建立”及“搜索方式”。
平面分割空间
一篇网上找到的分析平面分割空间的很好的文档,分享给个位acmer们看看。
通过八叉树进行空间分割和搜索
一个octree是一个以树基础为的管理稀疏3-D数据的数据结构。每个中间的节点有8个子节点。在这次,我们将学习怎么使用octree进行稀疏分割和近邻搜索。尤其,我们将解释如何操作"体元近邻搜索",和"最近邻搜索"和"半径近邻搜索".rn我们将创建一个octree_search.cpp这个文件rn#include rn#include rn#include rn#include rn#include
kdtree sift 实现航拍图片拼接
计算机视觉大作业 用<em>kdtree</em>及sift<em>算法</em>提取图片特征点,实现的航拍图片拼接
KDTree测试亲测可用
亲测使用了KDtree,之前运用在自己编写ICP<em>算法</em>进行优化迭代过程。
kdtree,kd-tree
<em>kdtree</em>源文件。有简单的测试文件。速度还可以,2,3百万个点的数据, 几秒就可创建<em>kdtree</em>。希望有用。 下载的朋友在使用时要注意,代码中有个设定最小搜索距离的地方(默认为1), 在那个setindex函数里。只有小于这个距离的点才认为是要搜索的。这个距离 的设定有点小麻烦---代码里边使用的是这个值的开方。比如你把它设为r, 那实际上搜索的是根号r距离内的点。因为 这个我的程序出过问题,所以一定要 告诉大家。这个可以自己改一下。 另外,那个dist[1,2, 3。。。]返回的数据是实际距离的平方,大家如果使 用它了,就要注意了。 稍微看看代码就明白了。。。 我提交了后代码后不知道怎么下载再改,只能在这里说明了。好运!
kd-tree : k近邻查询和范围查询
想象一下我们有如下两个任务:n我现在想骑一辆小黄车,我想查找离我最近的k辆小黄车.n找到百度地图中显示在屏幕上区域中的所有酒店n这两个任务均可以用kd-tree来解决 nkd-tree 主要两个用途:n查询离某个点的最近的kk 个邻居,n搜索某个区域内的所有点.n后者在计算几何中称为范围查询,例如查询某个平面区域内的点的个数.kd-tree是什么玩意儿kd-tree就是高维平衡树…… nkd-tre
K近邻算法(分层聚类KNN和KDtree KNN)
K近邻<em>算法</em>matlab实现,包括分层聚类KNN和KDtree KNN,有什么建议,欢迎与我交流,谢谢
Django第一个项目总结
第一个项目总结n本项目是编写一个基于django的系统,实现分布式爬虫的对接以及爬取数据的可视化。nDjango配置n数据库使用磁盘数据库sqlitenDATABASES = {n 'default': {n 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',n 'NAME': 'D:/sqlitedb/finally_data.db'...
kd-tree 题目练习
kd tree原理详解: KD-树介绍nn代码模板和部分题借鉴:kd-tree小结nn例题一: P4475 巧克力王国nn思路:根据巧克力a和可可b建立kd-tree,每个节点维护子树的最大的x,y以及最小的x,y,一个子树的权值和sum,每次查询,如果四对极值点 x y满足 x*a+y*b&amp;lt;h,那么这颗子树都可以对答案产生贡献,直接返回sum,否则再判断该节点是否满足条件以及两个儿子是否...
统计学习方法 第三章 kdTree
在RkR^k空间中有mm个点,给定一个点,找到与这个点最近的点。 n最简单也是效率最低的方法是一个一个的计算比较,时间复杂度是o(m).o(m).
kd树 kdtree KdTree
kd树源码,想学的童鞋们速速下载吧 包含源码和makefile
BSP(二叉空间划分树).pdf
非常详细的BSP树生成过程的图形描述.
基于 KDTree 实现 KNN
n n n n前言:之前我们实现了 KDTree。现在要用 KDTree 实现 KNNnnKNN 的本质nKNN 是 k-nearest neighbors 的缩写。基于 KDTree 可以快速搜索到目标点的附近数量的点。nKNN 的实现n文字叙述nn通过 KDTree 找到第一个为空的节点nn通过比较目标点与当前节点的某个维度,确定目标节点的大概位置。这个维度,由 ...
KD树与决策树
KD树是提高K近邻法计算效率的一种手段,类似二叉查找树。不过二叉查找树中的数据是一维的,而K近邻的训练样本往往是多维的。所以,在建树的过程中,需要进行特征维度的选择。合理的方式是,每轮递归选择方差最大的特征S作为区分标准,以S的中位数作为根节点。这样能保证寻找最近邻的快速性,构建出均衡的二叉树。n决策树是一种可以直接用来分类的树形结构,这是和KD树单单是为了快速找到最近邻的最大不同。决策树的特征
CV笔记(一)——KDTree算法的Java实现
kd-tree<em>算法</em>的原理参考知乎这篇文章,这里使用java实现了二维kd树。主要代码如下:nclass KDTree{nn protected KDNode ROOT;n protected ArrayList&lt;KDNode&gt; nn;n protected double[] nnsdist;n protected int k;n public KDTree...
构造平衡kd树(kd tree)
<em>算法</em>:\qquad 输入:kk 维空间数据集 T={x1,x2,…,xN}T=\{x_1,x_2,\ldots ,x_N\}, n其中 xi=(x(1)i,x(2)i,…,x(k)i)T,i=1,2,…,Nx_i=(x_i^{(1)},x_i^{(2)},\ldots,x_i^{(k)})^T,\quad i=1,2,\ldots,N; n\qquad 输出:kdkd 树 n\qquad (1)
一种基于启发式算法的货物装载问题的研究
三维货物装载问题的研究
C# 创建KD树的程序
实现了KD平衡树的程序,由于MATLAB实现需要用到引用类型或者采用循环实现(见MATLAB的KDTreeSearcher.m),因此采用C#来实现rnrnusing System;rnusing System.Collections.Generic;rnusing System.Linq;rnrnrnnamespace KNNSearchrn{rn /// rn /// Descri
背包问题
一.01背包n① 01背包(1.0)n② 01背包(2.0)n③ 01背包(3.0)n<em>关于</em>初值:nnnnn二.完全背包n② 完全背包(2.0)n③ 完全背包(3.0)nnn三.多重背包n① 多重背包(1.0)n② 多重背包(2.0)n③ 多重背包(3.0)nnn四.大01背包nn<em>关于</em>初值nnn② 大01背包(2.0)n③ 大01背包(3.0)nnn五.背包变形题目:nnnnnnnn一.01背包...
决策树
决策树1. KDTREE1.1 从二叉搜索树谈起1.2 树的建立1.3 最近邻搜索2. 决策树2.1 熵与条件熵2.2 ID3(只能分类)2.3 ID4.5(只能分类)2.4 CART(能分类,也能回归)2.4.1 分类树2.4.1 回归树2.4 剪枝rn1. KDTREErnkd树(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...
【sklearn第十二讲】最近邻
机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间(qq 群号:696721295)nnnsklearn.neighbors提供了一组基于邻居的有监督和无监督学习方法。其中的无监督近邻是其它学习方法的基础,有监督近邻广泛应用于离散标签的分类和连续标签的回归。最近邻方法的基本原则是,找到事先定义样本数,距离新点最近的样本,从这些样本预测新点的标签。样本数可以是用户自定义的(k-nearest ne...
基于启发式的分割算法
参考文献:基于启发式分割<em>算法</em>的气候突变检测研究 封国林 龚志强 董文杰 李建平参数解释: nL0: 最小分割尺度,为确保统计有效性,当子序列长度小于该值时不 再对其进行分割。一般,L0取值不小于25。 nP0: 统计显著性临界值,如果某一段的最大统计显著性值大于等于该值,则可以继续分割,否则不再继续分割。P0取值范围为 0.5~0.95。可以根据需要,调整L0和P0的大小来改变检测的尺度
kdtree的C/C++实现
一个非常高效基于Kd-tree数据结构的2D、3D的近邻查询<em>算法</em>,原作者John Tsiombikas,使用C++封装并给了测试测序。
amcl 之kd_tree改进算法
Kd-tree在维度较小时(比如:K≤30),<em>算法</em>的查找效率非常高,然而当Kd-tree用于对高维数据(比如:K≥100)进行索引和查找时,就面临着维数灾难(curse of dimension)问题,查找效率会随着维度的添加而迅速下降。nn通常。实际应用中,我们经常处理的数据都具有高维的特点,比如在图像检索和识别中。每张图像通经常使用一个几百维的向量来表示,每一个特征点的局部特征用一个高维向量来...
Scikit-learn实战之最近邻算法
1. 最近邻的概念       sklearn.neighbors 提供了基于最近邻的无监督和有监督学习方法的功能。无监督最近邻是许多其他学习方法的基础,尤其是流型学习和谱聚类。有监督的最近邻学习有两种形式:对离散类标的数据进行分类,对连续类标的数据进行回归。       最近邻方法背后的原理是找到一个预定义数量的离新的观测点距离最近的训练样本,并从这些最近点来预测新的观测点的标签。样本的数量可以是
Web Api 的 路由机制
ASP.NET Web API 是一种框架,用于轻松构建可以访问多种客户端(包括浏览器和移动设备)的 HTTP 服务。 ASP.NET Web API 是一种用于在 .NET Framework 上构建 RESTful 应用程序的理想平台。所以我们要想学习web api 就要去了解它的路由机制。MVC和web api的路由机制的主要区别是web api 使用的是http 方法而不是url 的路径。本
《心跳回忆》修改器 for win95/98下载
《心跳回忆》修改器,可以实时看到自己的各项数值,各女孩的好感度、爱情度、伤心度数值。可以选择自动修改或手动修改。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/liuking/153594?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/liuking/153594?utm_source=bbsseo[/url]
批处理_最高响应比先调下载
批处理_最高响应比先调 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/leisen2009/2880297?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/leisen2009/2880297?utm_source=bbsseo[/url]
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iibatis 开发指南 夏昕 2004年 一共只有48 简单 明了 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/Mrpublic/2893283?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/Mrpublic/2893283?utm_source=bbsseo[/url]
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