据我所知knn找到所有样本的最小距离。这意味着它是最近的样本。但是，如果我想让我的新数据与所有样本之间保持距离，该怎么办？我怎样才能获得3个或4个最接近我的新数据的样本？
谢谢
最佳答案
K最近的邻居？这意味着您可以找到K个最近的样本。您应该仔细阅读文档。
例:
kdtree.knnSearch(((cv::Mat)objects_coordinates[i_pts]).t(),
indices, dists, num_of_neighbours, cv::flann::SearchParams(32));
关于opencv - 在opencv中获取knn中所有样本的距离，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11965803/