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，并且似乎使用这种实现，每次我需要更新它时都会重建树，导致执行时间很长。
我要解决的任务如下：对于一大组 3D 点，将彼此太接近（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，则向索引添加一个新点，如果找到一个邻居的坐标，则将其分配给该点。
我将不胜感激任何其他快速的替代方案来解决这个问题。
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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，一种想法是用 PCL 对点进行聚类并联合聚类。(segmentation.html">http://docs.pointclouds.org/trunk/group_segmentation.html)
于 2013-07-23T11:42:51.473 回答