还是用flann可能?我不是最有经验的编码员,我可能也只是忽略了一些基本的东西(C++,OpenCV 2.4.3)。
问题 :
我有两个点云,想要计算位移图。我正在尝试使用flann .lib从第二个云的点获取最接近第一个云的点的邻居,并使用它们和距离来计算位移 vector 。
到目前为止,我得到的是:
int nn = 1;
cv::Mat MyIndex(data1.size(),3,CV_64FC1);
cv::Mat MyQuery(data2.size(),3,CV_64FC1);
cv::Mat indices(data2.size(),1,CV_32SC1);
cv::Mat distances(data2.size(),3,CV_64FC1);
cv::flann::Index_<double> NN_Index(MyIndex, cvflann::KDTreeIndexParams(4));
NN_Index.knnsearch(MyQuery,indices,distances,nn,cvflann::SearchParams(32));
据我所知,它可以工作,可以得到距离,可以得到查询点,可以得到索引。但是,如何从索引中获取与查询点匹配的实际点呢?
我浏览了flann.hpp,但找不到任何提示。我把MyIndex,NN_Index和索引弄乱了一点,但是没有得到任何有用的结果。
最佳答案
尝试
for (int queryIdx = 0; queryIdx < MyQuery.rows; ++queryIdx) {
int dbIdx = indices.at<int>(queryIdx, 0);
std::cout<<"Query Idx:"<<queryIdx<<" matched to "<<"Database Idx:"<<dbIdx<<std::endl;
}
关于opencv - 如何访问cv::flann knnsearch找到的最近的邻居?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17070057/