NameError: name 'FLANN_INDEX_KDTREE' is not defined
时间: 2023-09-10 16:05:51 浏览: 45
这个错误通常是因为在使用FLANN库时,没有正确导入相关的模块或者常量。FLANN_INDEX_KDTREE是FLANN库中用于定义算法类型的常量。
你需要在代码中添加以下语句来导入FLANN库和相应的常量:
```python
import pyflann
from pyflann import *
flann = FLANN()
flann.build_index(dataset, algorithm='kdtree', trees=10)
```
确保你已经正确安装了FLANN库,并且在代码中正确导入了相关模块和常量。
相关问题
surf用FLANN_INDEX_KDTREE还是FLANN_INDEX_LSH
根据引用\[2\]和引用\[3\]的信息,对于SURF算法,可以使用FLANN_INDEX_KDTREE或FLANN_INDEX_LSH来设置参数。具体来说,可以使用FLANN_INDEX_KDTREE参数来构建索引,如下所示:
index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)
同时,也可以使用FLANN_INDEX_LSH参数来构建索引,具体的参数设置可以参考FLANN文档。因此,对于SURF算法,可以根据具体需求选择使用FLANN_INDEX_KDTREE或FLANN_INDEX_LSH来设置参数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [OpenCV-Python——第30章:特征匹配](https://blog.csdn.net/yukinoai/article/details/89055860)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [cv2-特征点匹配(bf、FLANN)](https://blog.csdn.net/qq_51392112/article/details/128976592)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [python opencv特征点检测和匹配教程](https://blog.csdn.net/u013832707/article/details/96975203)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
如何理解后面的代码?为什么要使用template,还有using的方式等?namespace pcl { // Forward declarations template <typename T> class PointRepresentation; /** \brief KdTreeFLANN is a generic type of 3D spatial locator using kD-tree structures. The class is making use of * the FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbor) project by Marius Muja and David Lowe. * * \author Radu B. Rusu, Marius Muja * \ingroup kdtree */ template <typename PointT, typename Dist = ::flann::L2_Simple<float> > class KdTreeFLANN : public pcl::KdTree<PointT> { public: using KdTree<PointT>::input_; using KdTree<PointT>::indices_; using KdTree<PointT>::epsilon_; using KdTree<PointT>::sorted_; using KdTree<PointT>::point_representation_; using KdTree<PointT>::nearestKSearch; using KdTree<PointT>::radiusSearch; using PointCloud = typename KdTree<PointT>::PointCloud; //相关继承 using PointCloudConstPtr = typename KdTree<PointT>::PointCloudConstPtr; using IndicesPtr = shared_ptr<std::vector<int> >; using IndicesConstPtr = shared_ptr<const std::vector<int> >; using FLANNIndex = ::flann::Index<Dist>; // Boost shared pointers using Ptr = shared_ptr<KdTreeFLANN<PointT, Dist> >; using ConstPtr = shared_ptr<const KdTreeFLANN<PointT, Dist> >;
这段代码定义了一个名为KdTreeFLANN的类模板,用于创建3D空间中的kD-tree结构。它使用了FLANN库(Fast Library for Approximate Nearest Neighbor,快速最近邻库)来实现。通过继承pcl::KdTree<PointT>,KdTreeFLANN类提供了最近邻搜索和半径搜索的功能。
关于模板的使用,使用类模板的主要原因是可以定义一个通用的类,而不是为每种可能类型都定义一个不同的类。这里使用了两个模板参数:PointT和Dist,分别表示点类型和距离度量类型。这样可以在实例化KdTreeFLANN类时指定这些类型,使其适用于不同类型的点和不同的距离度量方法。
在该类中,使用了using关键字来引入pcl::KdTree<PointT>中的成员。例如,using KdTree<PointT>::nearestKSearch引入了父类中的nearestKSearch函数,使其可以在子类中使用。
另外,这段代码还使用了C++11中的typedef别名,例如using PointCloudConstPtr = typename KdTree<PointT>::PointCloudConstPtr;,用于定义类型别名来简化代码中的类型声明。
最后,该类使用了FLANN库中的::flann::Index<Dist>作为FLANNIndex的类型别名。 FLANN库提供了一些数据结构和算法,包括建立k-d tree,最近邻搜索等。