C++ 处理二维线段的有效方法

我有大量的二维线段。所以，我知道；行号， 每条线段的起点（X，Y，Z）和终点（X，Y，Z）。我想去 给定线段的接近线段。所有人都是如此

为了找到我可以申请的距离

如果我说我的数据是

因此，在末尾，我想得到接近线作为每个线段的向量。我听说这种类型的向量可以用r-树数据结构表示。我正在搜索它，但仍然找不到适合我的。我在opencv中也看到了，有一个r树，但它说明了一些关于分类器和训练阶段的内容。。。所以，我想它不适合我

任何人都知道如何获得行否，然后它的相邻行为ex

1={2,4,7,66,32,12}

2={1,4,5,6}

3={…}。。 这类向量的向量使用r-树

我知道，我们可以用kd树得到这种类型的向量。但它是为点数据设计的。所以，我认为在这种情况下很难使用kd树。

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请提供帮助，谢谢。

构建一个，然后从相邻单元中获取邻近候选。

是的，R-trees可以做到这一点。它们是为具有空间扩展的任意对象而设计的，不限于点数据。实际上，一些最早的例子使用了多边形

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您尝试过使用它们吗？

理论上，使用任何类型的空间索引或空间分区数据结构都可以搜索最近的段。通常，这种空间索引的接口允许存储框（AABB）或点，因此在这些情况下，您将被迫存储段的边界框，然后在查询最近的框后再次检查相应的段。但是，可以直接为段编制索引。例如，在kd树的情况下，它将是一个包含内部节点的版本，这些节点定义了分割平面和存储段的叶子

R-tree支持1.56.0及更高版本中的段。以下是使用此空间索引实现的二维线段示例：

// Required headers
#include <iostream>
#include <boost/geometry.hpp>
#include <boost/geometry/geometries/point.hpp>
#include <boost/geometry/geometries/segment.hpp>
#include <boost/geometry/index/rtree.hpp>

// Convenient namespaces
namespace bg = boost::geometry;
namespace bgm = boost::geometry::model;
namespace bgi = boost::geometry::index;

// Convenient types
typedef bgm::point<double, 2, bg::cs::cartesian> point;
typedef bgm::segment<point> segment;
typedef std::pair<segment, size_t> value;
typedef bgi::rtree<value, bgi::rstar<16> > rtree;

// Function object needed to filter the same segment in query()
// Note that in C++11 you could pass a lambda expression instead
struct different_id
{
    different_id(size_t i) : id(i) {}
    bool operator()(value const& v) const { return v.second != id; }
    size_t id;
};

int main()
{
    // The container for pairs of segments and IDs
    std::vector<value> segments;
    // Fill the container
    for ( size_t i = 0 ; i < 10 ; ++i )
    {
        // Example segment
        segment seg(point(i, i), point(i+1, i+1));
        segments.push_back(std::make_pair(seg, i));
    }

    // Create the rtree
    rtree rt(segments.begin(), segments.end());
    // The number of closest segments
    size_t k = 3;

    // The container for results
    std::vector< std::vector<value> > closest(segments.size());

    for ( size_t i = 0 ; i < segments.size() ; ++i )
    {
        // Find k segments nearest to the i-th segment not including i-th segment
        rt.query(bgi::nearest(segments[i].first, k) && bgi::satisfies(different_id(i)),
                 std::back_inserter(closest[i]));
    }

    // Print the results
    for ( size_t i = 0 ; i < closest.size() ; ++i )
    {
        std::cout << "Segments closest to the segment " << i << " are:" << std::endl;
        for ( size_t j = 0 ; j < closest[i].size() ; ++j )
            std::cout << closest[i][j].second << ' ';
        std::cout << std::endl;
    }
}

//所需的标题
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
//方便的名称空间
名称空间bg=boost:：geometry；
名称空间bgm=boost:：geometry:：model；
名称空间bgi=boost:：geometry:：index；
//方便类型
typedef bgm:：point；
typedef-bgm：：段段；
typedef std：：对值；
typedef-bgi:：rtree-rtree；
//筛选查询（）中相同段所需的函数对象
//注意，在C++11中，可以传递lambda表达式
结构不同的\u id
{
不同的id（大小i）：id（i）{
bool运算符（）（值const&v）const{return v.second！=id；}
尺寸标识；
};
int main（）
{
//段和ID对的容器
std：：向量段；
//把容器装满
对于（尺寸i=0；i<10；++i）
{
//示例段
分段分段（点（i，i），点（i+1，i+1））；
段。向后推（标准：：生成对（seg，i））；
}
//创建rtree
rtree-rt（segments.begin（），segments.end（））；
//最近的段数
尺寸k=3；
//结果的容器
std:：vector最近的（segments.size（））；
对于（size_t i=0；istd：：我可以试着使用它。但我无法用opencv解决它。正如我发现的东西所说的训练阶段和分类器。我，我没有训练阶段。如果你能在这方面指导我，我真的很感激。谢谢你，R树与分类无关。它们应该有一个“查找最近邻居”的功能函数。但我从未使用过opencv。那么，请让我知道我可以使用的其他库来获取这种类型的近邻。谢谢，实际上，我尝试使用以下两个链接。但是，对我来说，我找不到一种方法来使用这两个链接。非常感谢您提供的任何帮助。随机林通常指决策树。这些它们不是R-树，而是完全不同的东西，它们除了在某个地方使用类似树的数据结构外，几乎没有什么共同点。