Exponenta Banner
exponenta event banner

findNearestNeighbors

Поиск ближайших соседей точки в облаке точек

свернуть все на странице

Синтаксис

[indices, dists] = findNearestNeighbors (ptCloud, точка, K)
[indices, dists] = findNearestNeighbors (___, имя, значение)

Описание

[indices,dists] = findNearestNeighbors(ptCloud,point,K) возвращает значение indices для K-ближайших соседей точки запроса во входном облаке точек. ptCloud может быть неорганизованным или организованным облаком точек. K-ближайшие соседи точки запроса вычисляются с использованием алгоритма поиска на основе дерева Kd.

[indices,dists] = findNearestNeighbors(___,Name,Value) указывает параметры, использующие один или несколько аргументов «имя-значение» в дополнение к входным аргументам в предыдущих синтаксисах.

Входные аргументы

свернуть все

Облако точек, указанное как pointCloud объект.

Точка запроса, заданная как трехэлементный вектор формы [x,y,z].

Число ближайших соседей, указанное как положительное целое число.

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: findNearestNeighbors(ptCloud,point,k,'Sort',true)

Отсортировать индексы, указанные как пара, разделенная запятыми 'Sort' и логический скаляр. При установке Sort кому trueвозвращаемые индексы сортируются в порядке возрастания на основе расстояния от точки запроса. Чтобы отключить сортировку, установите Sort кому false.

Количество проверяемых конечных узлов, указанных как разделенная запятыми пара, состоящая из 'MaxLeafChecks' и целое число. При установке этого значения в значение Inf, все дерево искали. При поиске всего дерева получаются точные результаты поиска. Увеличение количества проверяемых конечных узлов повышает точность, но снижает эффективность.

Примечание

Аргумент имя-значение 'MaxLeafChecks' допустим только с методом поиска на основе дерева Kd.

Выходные аргументы

свернуть все

Индексы сохраненных точек, возвращаемые в виде вектора столбца. Вектор содержит K линейных индексов ближайших соседей, хранящихся в облаке точек.

Расстояния до точки запроса, возвращаемые в виде вектора столбца. Вектор содержит евклидовы расстояния между точкой запроса и ближайшими соседями.

Ссылки

[1] Муджа, М. и Дэвид Г. Лоу. «Быстрое аппроксимирование ближайших соседей с автоматической настройкой алгоритма». В VISAPP Международная конференция по теории и применению компьютерного зрения. 2009. стр 331–340.

Расширенные возможности

..

См. также

Представлен в R2020b

Документация по инструментарию БПЛА

Поддержка