我有大量的二维线段。所以，我知道；每条线段的行号、Begin (X,Y,Z) 和 End (x,Y,Z)。我想获得给定线段的邻近线段。同样适用于所有人。
要找到接近度，我可以应用它
如果我说我的数据是这样的；
所以，最后我想获得接近线作为每个线段的向量。我听说这种向量的向量可以用 r-tree 数据结构。我正在搜索它，但仍然找不到适合我的相关内容。我还查看了opencv，有一个r-tree，但它说明了分类器和训练阶段......所以，我想它不适合我。
谁能知道如何获得 line no ，然后是 ex 的相邻线路；
1 = {2,4,,7,66,32,12}
2 = {1,4,5,6}
3 = {...} .. .. 这种向量的向量使用r-tree。
我知道，我们可以使用 kd-tree 获得这种类型的向量。但它是为点数据设计的。因此，我认为在这种情况下很难使用 kd-tree。请提供任何帮助，谢谢。
理论上应该可以使用任何类型的空间索引或空间分区数据结构搜索最近的段。大多数情况下，此类空间索引的接口允许存储框（AABB）或点，因此在这些情况下，您将被迫存储段的边界框，然后在查询最近的框后再次检查相应的段。但是，可以直接索引段。例如，在 kd-tree 的情况下，它将是一个版本，其中包含定义分割平面和存储段的叶子的内部节点。
Boost.Geometry R-tree 支持Boost版本 1.56.0 及更高版本中的段。下面是使用此空间索引实现的 2d 段的示例：
// Required headers
#include <iostream>
#include <boost/geometry.hpp>
#include <boost/geometry/geometries/point.hpp>
#include <boost/geometry/geometries/segment.hpp>
#include <boost/geometry/index/rtree.hpp>
// Convenient namespaces
namespace bg = boost::geometry;
namespace bgm = boost::geometry::model;
namespace bgi = boost::geometry::index;
// Convenient types
typedef bgm::point<double, 2, bg::cs::cartesian> point;
typedef bgm::segment<point> segment;
typedef std::pair<segment, size_t> value;
typedef bgi::rtree<value, bgi::rstar<16> > rtree;
// Function object needed to filter the same segment in query()
// Note that in C++11 you could pass a lambda expression instead
struct different_id
{
different_id(size_t i) : id(i) {}
bool operator()(value const& v) const { return v.second != id; }
size_t id;
};
int main()
{
// The container for pairs of segments and IDs
std::vector<value> segments;
// Fill the container
for ( size_t i = 0 ; i < 10 ; ++i )
{
// Example segment
segment seg(point(i, i), point(i+1, i+1));
segments.push_back(std::make_pair(seg, i));
}
// Create the rtree
rtree rt(segments.begin(), segments.end());
// The number of closest segments
size_t k = 3;
// The container for results
std::vector< std::vector<value> > closest(segments.size());
for ( size_t i = 0 ; i < segments.size() ; ++i )
{
// Find k segments nearest to the i-th segment not including i-th segment
rt.query(bgi::nearest(segments[i].first, k) && bgi::satisfies(different_id(i)),
std::back_inserter(closest[i]));
}
// Print the results
for ( size_t i = 0 ; i < closest.size() ; ++i )
{
std::cout << "Segments closest to the segment " << i << " are:" << std::endl;
for ( size_t j = 0 ; j < closest[i].size() ; ++j )
std::cout << closest[i][j].second << ' ';
std::cout << std::endl;
}
}
是的，R-trees 可以做到这一点。它们专为具有空间扩展的任意对象而设计，不限于点数据。实际上，一些最早的例子使用了多边形。
你试过使用它们吗？
构建分段 Voronoi 图，然后从相邻单元中获取邻近候选。