python 四叉树均匀特征点
时间: 2023-10-13 10:25:53 浏览: 79
四叉树是一种常见的空间数据结构,用于处理二维空间中的点或对象。在计算机图形学中,四叉树常用于实现均匀采样和匹配点云之间的相似性。
下面是一个简单的实现,用于生成均匀分布的特征点:
```python
import random
# 定义四叉树节点类
class QuadtreeNode:
def __init__(self, x, y, w, h, depth=0):
self.x = x # 节点左上角 x 坐标
self.y = y # 节点左上角 y 坐标
self.w = w # 节点宽度
self.h = h # 节点高度
self.depth = depth # 节点深度
self.points = [] # 存储节点内的点
self.children = [None, None, None, None] # 存储子节点
# 插入一个点
def insert(self, point):
if self.children[0] is None:
self.points.append(point)
if len(self.points) > 4:
self.split()
else:
idx = self.get_child_idx(point)
self.children[idx].insert(point)
# 分裂节点
def split(self):
w2 = self.w // 2
h2 = self.h // 2
self.children[0] = QuadtreeNode(self.x, self.y, w2, h2, self.depth + 1)
self.children[1] = QuadtreeNode(self.x + w2, self.y, w2, h2, self.depth + 1)
self.children[2] = QuadtreeNode(self.x, self.y + h2, w2, h2, self.depth + 1)
self.children[3] = QuadtreeNode(self.x + w2, self.y + h2, w2, h2, self.depth + 1)
for point in self.points:
idx = self.get_child_idx(point)
self.children[idx].insert(point)
self.points = []
# 获取点所在的子节点索引
def get_child_idx(self, point):
x = point[0]
y = point[1]
w2 = self.w // 2
h2 = self.h // 2
if x < self.x + w2:
if y < self.y + h2:
return 0
else:
return 2
else:
if y < self.y + h2:
return 1
else:
return 3
# 获取所有叶节点
def get_leaves(self):
if self.children[0] is None:
return [self]
else:
leaves = []
for child in self.children:
leaves += child.get_leaves()
return leaves
# 生成均匀特征点
def generate_points(width, height, n):
root = QuadtreeNode(0, 0, width, height)
for i in range(n):
x = random.uniform(0, width)
y = random.uniform(0, height)
root.insert((x, y))
leaves = root.get_leaves()
points = []
for leaf in leaves:
points += leaf.points
return points
```
这个实现中,我们首先定义了一个 `QuadtreeNode` 类来表示四叉树节点。节点内部包含了左上角坐标、宽度、高度、深度、存储的点以及子节点,同时还提供了插入点、分裂节点、获取子节点索引和获取叶节点等方法。
接下来,我们定义了一个 `generate_points` 函数来生成均匀特征点。首先创建一个根节点,然后随机生成 $n$ 个点,将它们插入到根节点中。当一个节点内的点数量超过 4 时,就将该节点分裂成四个子节点。最后,我们从所有叶节点中获取点,即为均匀特征点。
使用该函数可以生成一组均匀分布的特征点:
```python
width = 512
height = 512
n = 256
points = generate_points(width, height, n)
```
你也可以根据需要调整参数,生成不同数量和分布的特征点。
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