[分享] 使用 flann & kdtree 簡易範例

看板C_and_CPP (C/C++)作者damody (天亮damody)時間12年前 (2014/01/09 21:49)推噓1(1推 0噓 1→)

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FLANN - Fast Library for Approximate Nearest Neighbors 一個快速找到離你最近的向量的程式庫~ 好酷~ 給有需要的人。 #include <cmath> #include <cstdio> #include <flann/flann.hpp> int main(int argc, char** argv) { // 你要找幾個最近點用nn int nn = 3; // 資料總數 const int rows = 9000; // 資料維度 const int cols = 3; // 查找的位置數 const int qsize = 2; float* rdata = new float[cols * rows]; float* qdata = new float[cols * qsize]; // 產生亂數資料 for (int i = 0; i < rows; ++i) { for (int j = 0; j < cols; ++j) { rdata[i * cols + j] = rand() * 0.01f; } } for (int i = 0; i < qsize; ++i) { for (int j = 0; j < cols; ++j) { qdata[i * cols + j] = rand() * 0.01f; printf("%d %f\n", i * cols + j, qdata[i * cols + j]); } } // 初始化 flann::Matrix<float> dataset(rdata, rows, cols); flann::Matrix<float> query(qdata, qsize, cols); flann::Matrix<int> indices(new int[query.rows * nn], query.rows, nn); flann::Matrix<float> dists(new float[query.rows * nn], query.rows, nn); // construct an randomized kd-tree index using 4 kd-trees flann::Index<flann::L2<float> > index(dataset, flann::KDTreeIndexParams(4)); index.buildIndex(); printf("index.knnSearch\n"); // do a knn search, using 128 checks index.knnSearch(query, indices, dists, nn, flann::SearchParams(128)); for (int i = 0; i < query.rows; ++i) { for (int j = 0; j < cols; ++j) { int idx = indices[i][j]; printf("index:%d distance:%f position:(%f, %f, %f)\n", idx, dists[i][j], rdata[idx * cols], rdata[idx * cols + 1], rdata[idx * cols + 2]); } } delete[] dataset.ptr(); delete[] query.ptr(); delete[] indices.ptr(); delete[] dists.ptr(); return 0; } -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 140.118.175.37