Question

我有一组点cloub（点数cl≈2百万）。我想找到点cloub内每个点最近的k邻居。我做了类似的事情

flann::Index flann_index(data_m, flann::KDTreeIndexParams(),cvflann::FLANN_DIST_EUCLIDEAN);// create the object of flann
    for (int i = 0; i < numberOfPointsInPointCloub; i++){
    flann_index.knnSearch(data_m.row(i), indices, dists,num_of_knn); //each row is a new set of point in 3D
    ..//save the results "dist" and "indices" in somewhere else
}

但这很慢。在for循环中，它运行1000次，持续20秒，这非常慢。我错误地使用它了吗？或者有什么方法可以让我加快速度吗？

更新：我需要搜索的查询点正是用于构造树的点，我需要为树中的每个点找到最近的k邻居，因此我从数据的每一行中取出点并执行knnSearch。

Answer 1

我最近遇到过类似的问题。以下是一些想法：

首先，确保您处于发布模式。未经优化的代码会严重影响性能。我最近的测试显示，从调试代码切换到发布代码后，改进了70倍。

其次，您使用的是 flann :: KDTreeIndexParams（）的默认值，即4棵树。对于速度，您可以将其降低到1.这可能会降低准确性，但可能有助于提高性能。

第三，至少在最新版本的OpenCV中，knnSearch函数有第五个参数，即 SearchParams（）。它的构造函数的第一个参数，＆＃34;指定索引中应该递归遍历的树的次数＆＃34;，可以被修改以平衡性能和准确性。有关详细信息，请参阅OpenCV documentation。

第四，似乎您一次只搜索一个查询点的邻居。尝试一次使用多个查询点。返回参数＆＃34;指数＆＃34;和＆＃34; dists＆＃34;将是矩阵，其中每一行r代表索引r处的点的邻居（并且每行的第一个元素代表查询点本身）。

最后，如果这还不够快，可以查看VCG ibrary中的KdTree实现。到目前为止，我已经看到了＆gt;的发布模式性能提升。比OpenCV的FLANN高出2倍。您也可以尝试并行化，但是只有在您从非并行版本中获得尽可能多的性能后，我才会走这条路。

opencv中的FLANN运行速度太慢

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