kdtree

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k -d 트리가되도록 조정 된 B + 트리를 구현해야합니다. 에 대한 설명으로, k -d 트리는 노드에 여러 값을 갖는 키인 여러 값을 갖는 점을 제외하면 이진 트리와 같습니다. 그리고 그것은 또한 B + tree가 될 것입니다. 내부 노드는 키의 값인 중 하나만 저장하려고하고 실제 데이터는 리프 노드에 저장됩니다. 여기의 짧은 그래픽 설명입니다 : 내 잎

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KdTree 노드 제거

저는 처음부터 KdTree를 구현하려고했습니다. 성공적으로 add-를 구현하고, 가장 가까운 neighbour-를 찾고, range 메소드에서 노드를 찾는다. 이제 노드 제거에 박혀있다. 위키 백과에 설명 된 방법은 모호하고 오히려 쓸모가 없습니다. 대신 시작 지점으로 these slides을 사용하고 있습니다. 그러나, 슬라이드 (13)의 제거 방법에 대

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높은 디밍 공간에 동적 삽입이있는 kNN

고차원 점 (일반적으로 ~ 11-13 차원)에 대해 가장 가까운 가장 가까운 이웃 (바라건대 O (log n))을 수행 할 방법을 찾고 있습니다. 구조체를 초기화 한 후 삽입하는 동안 최적의 동작을하고 싶습니다. KD 트리가 마음에 들었습니다. 그러나 대량로드를 수행하지 않고 동적 삽입을 수행하면 kd 트리의 균형이 중단되고 afaik 균형 조정은 비용이

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일련의 영역 (공간 데이터)에 가장 적합한 공간 데이터 구조 (알고리즘)은 무엇입니까?

폴리곤 인 영역 세트 (지오 펜스)가 있습니다. 이 데이터 세트는 고정되어 있습니다. 따라서 데이터 삽입 및 삭제가 필요 없습니다. 쿼리 포인트 (경도, 위도)가있는 영역을 검색하는 데 사용할 수있는 데이터 구조는 무엇입니까? 참고 : 일련의 점에 대해 KD-Tree (사실 2D 트리)를 성공적으로 구현했습니다. 그러나이 문제에 대해서는 작동하지 않습니다.

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스탠포드 토끼 모델에 k-d 나무를 사용한 광선 추적

PLY 형식 인 스탠포드 토끼 모델을 광선 추적하려고합니다. 나는 PLY 파일을 파싱하는 파서를 가지고 있으며 삼각형의 좌표 값과 꼭지점의 가치를 알려준다. 이제 나는 앞으로 어떻게 나아갈 지 혼란 스럽다. 이 삼각형 버텍스를 벡터에 넣은 다음 k-d 트리를 만들기 위해 전달해야합니까? 또한 누군가가 플라이 모델이 k-d 트리로 전달되고 k-d 트리가 광선

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정확히 OutputIterator는 무엇이며 CGAL Kd_tree :: search와 함께 사용할 수 있도록 빌드하는 방법은 무엇입니까?

퍼지 구체와 함께 CGAL의 Kd 트리 구현을 쿼리 개체로 사용하여 반경이 r_max 인 점을 한 점의 중앙에 배치했습니다. 다음은이 최소한의 작업 예는 다음과 같습니다 #include <CGAL/Simple_cartesian.h> #include <CGAL/Kd_tree.h> #include <CGAL/Search_traits_2.h>

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점 집합 삼각형 세분화가 삼각 분할인지 확인

저는 숙제가 아닌 Delaunay triangulation을 공부했으며 다음과 같은 문제에 대해 생각했습니다 : 평면상의 점 S (카디널리티가 n 인)과 삼각형 집합 T (카디널리티가 n-2이어야 함) - 삼각형이 T으로 설정되어 있는지 확인하는 방법 델 로니 삼각 분할 DT(S)? 첫 번째 문제는 Delaunay 삼각 측량이 고유하지 않으므로 다시 설정된

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여러 이미지를 일치시키는 동안 SIFT 기능이 일치하는 성능

~ 150 개의 이미지가있는 이미지 라이브러리가 있습니다. 이제 ~ 300 개의 기능이있는 다른 이미지가 있고 내 라이브러리에서 5 개의 가장 비슷한 이미지를 찾고 싶습니다. 약 300 * 5000 * 150 * 128 연산이 필요하고 너무 많은 시간이 소요됩니다. 그래서 나는 ~ 5000 kd-trees를 의미하는 내 라이브러리의 각 이미지에있는 기능을위

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Kd-Trees를 언제 사용합니까?

나는 Kd-Trees에 관해 얼마전에 읽었으며, 그러한 데이터 구조가 유용 할 수있는 구체적/단순한 상황을 찾고있었습니다. 누구나 그런 예가 있습니까? 나는 기계 학습에 대한 특정 시점의 가장 가까운 이웃을 찾아 효율적인 방법으로 그들을 사용했습니다

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한 이미지의 SURF 디스크립터와 다른 이미지의 디스크립터 목록 비교

한 이미지 (A)의 SURF 디스크립터와 다른 여러 이미지 (B, C, D, ..)의 디스크립터를 비교해보고 싶습니다. 디스크립터는 64 개의 차원을 갖는다. C# 및 Emgu를 사용하면 A의 설명자를 B, C의 순서로 비교 한 다음 D를 비교하여 일치를 수행합니다. 많은 관련이없는 설명자를 검색해야하므로 이미지 수가 10 개를 초과하면 매우 느립니다. 프