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。
value
: float
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。
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。