四叉树均匀特征点 python

四叉树是一种常用的数据结构，可以用于对特征点进行均匀化处理。在Python中，可以使用OpenCV库中的cv2.Subdiv2D()函数来实现四叉树的建立和特征点的均匀化。具体步骤如下：

1. 导入OpenCV库

   import cv2

2. 创建Subdiv2D对象

   subdiv = cv2.Subdiv2D((0, 0, width, height))

其中，(0, 0, width, height)表示四叉树的边界，可以根据实际情况进行调整。

3. 添加特征点

   for point in points:
       subdiv.insert(point)

其中，points是一个包含所有特征点坐标的列表。

4. 获取四叉树信息

   quad_list = subdiv.getQuadList()

quad_list是一个包含所有四叉树节点信息的列表，每个节点包含四个子节点的索引和父节点的索引。

5. 获取均匀化后的特征点

   subdiv.getVoronoiFacetList([])

这个函数会返回一个包含所有均匀化后的特征点坐标的列表。

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python 四叉树均匀特征点

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：

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：

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。

用python3.6的版本 四叉树均匀特征点

四叉树是一种数据结构，用于对空间进行划分和查询。在计算机图形学和计算机视觉中，四叉树常用于均匀地对特征点进行采样和描述。下面是一个使用Python 3.6实现的四叉树均匀特征点采样程序。

import numpy as np

class Point:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

class QuadTree:
    def __init__(self, x1, y1, x2, y2, depth=0, max_depth=10, max_points=10):
        self.x1 = x1
        self.y1 = y1
        self.x2 = x2
        self.y2 = y2
        self.depth = depth
        self.max_depth = max_depth
        self.max_points = max_points
        self.points = []
        self.children = []

    def add_point(self, point):
        if len(self.children) == 0:
            self.points.append(point)
            if len(self.points) > self.max_points and self.depth < self.max_depth:
                self.split()
        else:
            for child in self.children:
                if self.is_inside(child, point):
                    child.add_point(point)
                    break

    def is_inside(self, child, point):
        return child.x1 <= point.x <= child.x2 and child.y1 <= point.y <= child.y2

    def split(self):
        cx = (self.x1 + self.x2) / 2
        cy = (self.y1 + self.y2) / 2
        self.children.append(QuadTree(self.x1, self.y1, cx, cy, self.depth+1, self.max_depth, self.max_points))
        self.children.append(QuadTree(cx, self.y1, self.x2, cy, self.depth+1, self.max_depth, self.max_points))
        self.children.append(QuadTree(self.x1, cy, cx, self.y2, self.depth+1, self.max_depth, self.max_points))
        self.children.append(QuadTree(cx, cy, self.x2, self.y2, self.depth+1, self.max_depth, self.max_points))
        for point in self.points:
            self.add_point(point)
        self.points = []

    def get_points(self):
        if len(self.children) > 0:
            points = []
            for child in self.children:
                points.extend(child.get_points())
            return points
        else:
            return self.points

def uniform_sampling(width, height, num_points):
    points = []
    tree = QuadTree(0, 0, width, height, max_depth=10, max_points=10)
    for i in range(num_points):
        point = Point(np.random.randint(0, width), np.random.randint(0, height))
        tree.add_point(point)
    return tree.get_points()

if __name__ == '__main__':
    width = 640
    height = 480
    num_points = 100
    points = uniform_sampling(width, height, num_points)
    print(len(points))

这个程序使用了一个Point类来表示二维空间中的点，使用一个QuadTree类来表示四叉树数据结构。uniform_sampling函数使用QuadTree来对空间进行均匀采样，并返回采样点的集合。在主函数中，我们使用这个函数来采样一个640x480的空间，共100个点，并输出采样点的数量。

请注意，这个程序中的QuadTree实现并没有考虑空间中已有的点的分布情况，因此不能保证采样结果的质量。如果需要更高质量的采样，可以考虑使用基于能量的方法来优化采样点的分布。