高效的最近邻搜索特定任务？答案

【问题标题】：Efficient nearest neighbor search for a specific task?高效的最近邻搜索特定任务？
【发布时间】：2013-07-22 08:26:01
【问题描述】：

我正在寻找 3D 中最近邻搜索的实现。

我目前正在使用 scipy.spatial。问题是我需要经常更新树/索引，而且似乎使用这种实现，每次我需要更新树时都会重新构建树，导致执行时间很长。

我正在尝试解决的任务如下：对于一大组 3D 点，将彼此过于接近（比指定间隙值更接近）的点联合起来。

我目前通过遍历点列表来解决这个问题，如果它没有任何太近的邻居，则将一个新点添加到索引中，如果找到一个邻居的坐标，则将其分配给该点。

如果有任何其他快速的替代方法可以解决这个问题，我将不胜感激。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

对于快速最近邻搜索，我可以推荐 flann (http://www.cs.ubc.ca/~mariusm/index.php/FLANN/FLANN)。对于点云，我会尝试 PCL (http://pointclouds.org/)。两者都有 python 绑定。

例如，一个想法是使用 PCL 对点进行聚类并联合聚类。 (segmentation.html">http://docs.pointclouds.org/trunk/group_segmentation.html)

【讨论】：