search_hybrid_vector_xd

概述

search_hybrid_vector_xd是Open3D中的一个函数，根据输入点的位置和输入向量的位置在KD树上搜索最近的点。

语法

search_hybrid_vector_xd(self, query_points: numpy.ndarray[float64[*, dim]], k: int, threshold: float) -> Tuple[numpy.ndarray[int32[*, 1]], numpy.ndarray[float64[*, 1]]]:

参数说明

• query_points：要进行搜索的点的坐标数据，类型为numpy.ndarray[float64[*, dim]]，其中dim代表维度，*代表任意维度。该参数必须与KD Tree中数据点的维度相同。
• k：对于每个查询点，要返回的近邻点的数量，类型为int。
• threshold：搜索半径的上限，类型为float。

返回值

• index：返回每个查询点的k个近邻点的索引，numpy.ndarray[int32[*, 1]] 类型。
• distance：返回每个查询点与其k个近邻点之间的欧氏距离，numpy.ndarray[float64[*, 1]]类型。

用途

search_hybrid_vector_xd函数可用于在给定点集和向量集的情况下，计算每个查询点的k个近邻点（按照欧氏距离从近到远排序）。在某些应用程序中，查询点可以代表机器人或传感器上的点云，而数据点则代表环境或地形模型的点云。它还可以在计算机视觉和机器学习中应用，如在三维物体检测和匹配中计算最近邻点。

示例

import open3d as o3d
import numpy as np

# 创建点云数据
points = np.random.rand(10000, 3)  # 10,000个点
tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(points) # KD树

# 查询点和向量
queries = np.array([[0.5, 0.5, 0.5], [0.2, 0.2, 0.2]])
vectors = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0]])

# 搜索最近邻点
[k, idx], [distances, _] = tree.search_hybrid_vector_xd(np.hstack([queries, vectors]), 3, 0.2)
print(k) # 将返回（3,3）
print(idx) # 将返回与每个查询点的最近邻点的索引
print(distances) # 将返回每个查询点与其最近邻点之间的欧氏距离

异常

无。