作業4是要求實現半徑濾波：
k近鄰尋找：（這裡沒有使用資料結構）
def find_knn(p,pc,k=10):
pc_diff=pc-p.reshape(1,3)
dist=np_lin.norm(pc_diff,axis=1)
idx=np.argsort(dist)[:k]
return idx,dist[idx]
for i in range(pc.shape[0]):
idx, dist=find_knn(pc[i],pc,10)
if (dist[-1]>0.005):
pc=np.delete(pc,i,0)
****的是使用flann庫的
if false:
import cv2
# algorithm=1: kd-tree, trees=5:構建5棵樹，加快搜尋(1-16), checks=50: 查詢遞迴次數
flann = cv2.flannbasedmatcher(dict(algorithm=1, trees=16), dict(checks=50))
# knn搜尋
print('knn (opencv)')
matches = flann.knnmatch(pc,pc,k=10)
print('filtering...')
pc_new=np.array([pc[i] for i,m in enumerate(matches) if max([n.distance for n in m])<0.005])
# 用pcl實現knn檢測
else:
import pcl
cloud = pcl.pointcloud(pc.astype(np.float32))
# 構建kdtree用於快速最近鄰搜尋
kdtree = cloud.make_kdtree_flann()
# k近鄰搜尋
print('knn (pcl)')
[idx, dist] = kdtree.nearest_k_search_for_cloud(cloud, 10)
print('filtering...')
pc_new=pc[np.max(dist,axis=1)<0.005**2]
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