C++ C++；-比较向量的有效方法

目前我正在用摄像机检测一个标记。我使用opencv和阿鲁科图书馆

只是我现在有个问题。我需要检测两个标记之间的距离是否小于特定值。我有一个计算距离的函数，我可以比较一切。但我正在寻找最有效的方法来跟踪所有标记（大约5/6）以及它们之间的距离

有一个带有标记的列表，但我找不到一个有效的方法来比较所有的标记

我有一个

Vector <Marker> 

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标记

s包含一个

点2f

，因此我可以轻松比较它们。

提高性能的一种方法是保持所有距离的平方，并避免使用平方根函数。如果你对你所检查的特定值进行平方，那么这应该很好。

如果你处理向量中的大量数据，你可能想考虑使用多线程，使用<代码>未来< /代码>。

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Vector

可以分为

X

块，这些块异步计算在一起并存储在

std:：future

中，使用@Sesame的建议也会提高您的速度。

没有什么值得推荐的。如果我理解了这个问题，并且正确地计算了对，那么当你有5个点时，你需要计算10个距离，当你有6个点时，需要计算15个距离。如果您需要确定所有的距离，那么您别无选择，只能计算所有的距离。我看不出有什么办法。我能给出的唯一建议是确保只计算每对之间的距离一次（例如，一旦知道点A和点B之间的距离，就不需要计算点B和点A之间的距离）

可以对向量进行排序，这样可以使循环短路。例如，如果正确排序，且点A和点B之间的距离大于阈值，则A和C以及A和D之间的距离也将大于阈值。但请记住，排序并不是免费的，对于小的点集，只计算所有距离可能会更快（）

<>新版本的C和C++标准库具有计算点间距离的功能：

#include <cmath>

double getDistance(cv::Point2f punt1, cv::Point2f punt2)
{
    return std::hypot(punt2.x - punt1.x, punt2.y - punt1.y);
}

#包括
双getDistance（cv:：Point2f punt1，cv:：Point2f punt2）
{
返回std：：hypot（punt2.x-punt1.x，punt2.y-punt1.y）；
}

它不一定更快，但应该以一种在点相距较远时避免溢出的方式来实现

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一个次要的优化是简单地检查X或Y的变化是否超过阈值。如果存在，则可以忽略这两点之间的距离，因为总距离也将超过阈值：

const double threshold = ...;
std::vector<cv::Point2f> points;
// populate points
...
for (auto i = points.begin(); i != points.end(); ++i) {
    for (auto j = i + 1; j != points.end(); ++j) {
        double dx = std::abs(i->x - j->x), dy = std::abs(i->y - j->y);
        if (dx > threshold || dy > threshold) {
            continue;
        }
        double distance = std::hypot(dx, dy);
        if (distance > threshold) {
            continue;
        }
        ...
    }
}

常量双阈值=。。。； std：：向量点； //填充点 ... 对于（自动i=点。开始（）；i！=点。结束（）；++i）{ 对于（自动j=i+1；j！=points.end（）；+j）{ 双dx=std:：abs（i->x-j->x），dy=std:：abs（i->y-j->y）； 如果（dx>阈值| | dy>阈值）{ 继续； } 双距离=标准：：低电压（dx，dy）； 如果（距离>阈值）{ 继续； } ... } }

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您目前是否受到vectors性能的严重影响？或者您只是希望得到一个稍微快一点的解决方案？如果您返回一个

double

，请使用该类型进行中间计算。你想要什么样的比较？不管怎样，如果你知道有一个常数/小范围的元素，一个向量可能是多余的，考虑<代码> STD:：数组< /代码>。你可以只考虑距离^ 2，并且省略SqRTF一个操作，如果你只需要一个比较的度量，记住，如果你只跟踪6个标记，然后，您只需使用15个比较，就可以将它们相互比较。最有效的算法和最简单的算法之间可能不会有太大区别。但是如果你只处理6个元素，我真的认为做一个简单的蛮力比较不会是瓶颈。扫描图像搜索标记要昂贵得多。感谢所有快速而好的答案！我会尝试一些事情，并会选择一个好的答案！感谢您在这个答案中所做的所有工作，我尝试了这个和其他一些性能提示。我进行了一些非常大的性能升级，我对结果非常满意。

const double threshold = ...;
std::vector<cv::Point2f> points;
// populate points
...
for (auto i = points.begin(); i != points.end(); ++i) {
    for (auto j = i + 1; j != points.end(); ++j) {
        double dx = std::abs(i->x - j->x), dy = std::abs(i->y - j->y);
        if (dx > threshold || dy > threshold) {
            continue;
        }
        double distance = std::hypot(dx, dy);
        if (distance > threshold) {
            continue;
        }
        ...
    }
}