python中opencv的knn搜索

我有c++中opencv的示例代码：

flann::KDTreeIndexParams indexParams;
flann::Index kdtree(Mat(cloud2d).reshape(1), indexParams);
vector<float> query;
query.push_back(370); 
query.push_back(464); 
vector<int> indices;
vector<float> dists;
kdtree.knnSearch(query, indices, dists, 3);

flann:：KDTreeIndexParams indexParams；
flann：：索引kdtree（Mat（cloud2d）。重塑（1），索引参数）；
向量查询；
查询。推回（370）；
查询。推回（464）；
向量指数；
向量距离；
knnSearch（查询、索引、距离，3）；

---

如何在python中实现同样的功能？尝试，但是不能用CV2创建KDDTURE或KDTreeIndexParams。

< P> FLANN是ANN的一个库，它是用C++编写的，并且独立于OpenCV。它为Python提供了绑定

例如：

---

这个例子应该足以让您开始学习。

@gsamaras请将此作为答案发布，我会接受。

from pyflann import *
import numpy as np

dataset = np.array(
    [[1., 1, 1, 2, 3],
     [10, 10, 10, 3, 2],
     [100, 100, 2, 30, 1]
     ])
testset = np.array(
    [[1., 1, 1, 1, 1],
     [90, 90, 10, 10, 1]
     ])
flann = FLANN()
result, dists = flann.nn(
    dataset, testset, 2, algorithm="kmeans", branching=32, iterations=7, checks=16)
print result
print dists

dataset = np.random.rand(10000, 128)
testset = np.random.rand(1000, 128)
flann = FLANN()
result, dists = flann.nn(
    dataset, testset, 5, algorithm="kmeans", branching=32, iterations=7, checks=16)
print result
print dists