value

open3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid 中 value 表示搜索半径。 KDTree 基于数据点之间的相对距离来搜索邻近点。 value 指定 KDTree 搜索的最大距离，以便找到与给定点最近的其他点。 搜索时，KDTree 将优先考虑最近邻点，然后扩展到更远的点，直到找到所有距离小于或等于 value 的点集。

参数

• value : float
  • 搜索半径，必须大于或等于0。

使用方法

要使用 value 在 KDTree 中搜索邻近点，请创建一个 open3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid 对象，并将 value 设置为适当的搜索半径。

例如，以下代码演示如何使用 value 参数在 KDTree 中搜索最近的点：

import open3d as o3d
import numpy as np

# Creating point cloud
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.random.rand(100, 3))

# Creating KDTree
tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd)

# Setting search parameters
search_param = o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=0.1, max_nn=10)

# Finding nearest points
point_id = 0
[_, idx, _] = tree.search_radius_vector_3d(pcd.points[point_id], search_param)

# Printing nearest points
print(f"Nearest points to point {point_id} are {idx}")

在上述示例中，我们首先创建一个点云对象，然后使用 KDTreeFlann 构建 KDTree。接下来，使用 open3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid 对象设置搜索参数，其中半径（radius）设置为0.1。 最后，通过调用 tree.search_radius_vector_3d 方法，我们搜索与给定点最近的其他点，结果存储在 idx 中。

注意事项

请注意，value 参数应设置为大于等于0。较小的值将导致更少的点被搜索到，而较大的值可能会导致更多点被搜索到，从而影响搜索性能。 此外，如果距离大于 value 的点未被检测到，则将不会包括在搜索结果中。