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我正在使用几个 python 库(whitebox、PCL、PDAL)对 3D 点云进行分类。我的目标是对土壤进行分类。该数据集已被一家公司分类,因此我将其分类为基本事实。

目前我能够对土壤进行分类,为此我对数据集进行了解密并使用 PDAL 重新进行分类。现在我正处于比较两个数据集以查看我的分类质量的阶段。

我制作了一个脚本,它获取 2 个集合的 XYZ 坐标并将其放入一个列表中,然后我将它们逐个进行比较,但是数据集包含大约 500 万个点,并且在开始时需要 1 分钟乘以 5 个点。几分钟后,一切都崩溃了。谁能给我提示?这里是我的云的照片 Lets 的集合是基本事实,右边是我分类的那个

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您的问题是您没有使用任何空间数据结构来简化点邻近查询。有几种方法可以缓解这个问题,例如KD treeOctree

通过使用这样的空间结构,您将能够丢弃大部分不必要的距离计算,从而提高性能。

于 2020-02-20T12:46:02.277 回答