Я пытаюсь создать дерево надстроек с алгоритмом упаковки, в котором будут храниться 2D геометрические точки.Просто чтобы прояснить, мне не нужен поиск по kNN, но мне нужно найти точки, которые находятся в стороне от горизонта точки, являющейся членом того же самого r-дерева (горизонт был бы радиусом).До сих пор я обнаружил примеры для дистанционного поиска с использованием случайной точки (а не точки, являющейся членом r-дерева).Я сделал проверку расстояния и индекса с помощью bg :: index :: удовлетворяет, передав метод, который проверяет, отличается ли индекс и является ли расстояние меньше радиуса.Также я использую внутри (поле), но я не уверен, что это правильный способ использовать пространственное поиск r дерева для точки, которая является членом того же r дерева.Потому что, насколько я понимаю, точка в r-дереве знает индекс ящиков, в которых она содержится, поэтому не было бы способа запросить только точку и расстояние, и при этом не закончить поиск по всему дереву.!?
это мой код
#include "stdafx.h"
#include <boost/function_output_iterator.hpp>
#include <boost/geometry/index/rtree.hpp>
#include <boost/geometry.hpp>
#include <boost/geometry/geometries/point.hpp>
#include <boost/geometry/geometries/box.hpp>
#include <vector>
#include <iostream>
namespace bg = boost::geometry;
namespace bgi = bg::index;
typedef bg::model::point <double, 2, bg::cs::cartesian> point;
typedef std::pair<point, std::size_t> pointI;
typedef bg::model::box<point> box;
typedef std::pair<point, unsigned> value;
bool CheckIndexAndDist(pointI i, pointI j, size_t dist);
std::vector<uint64_t> res;
struct StoreDataCallback
{
template <typename Value>
void operator()(Value const& v)
{
res.push_back(v.second);
}
};
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
std::vector<point> contourCenters; // has some value
std::vector<pointI> cloud;
int horizon = 3;
double dX = 0;
double length = 20;
double width = 20;
dX = length/10.0;
for(int i = 0; i < length; i++)
{
for(int j = 0; j < width; j++)
{
point p;
p.set<0>((-1.0 * length / 2.0) + dX + j * dX);
p.set<1>((-1.0 * width / 2.0) + dX + i * dX);
contourCenters.push_back(p);
}
}
size_t id_gen = 0;
std::transform(
contourCenters.begin(), contourCenters.end(),
back_inserter(cloud),
[&](point const& p) { return std::make_pair(p, id_gen++); }
);
bgi::rtree<pointI, bgi::quadratic<16> > rtree(cloud);
// spatial search
box query_box(point(cloud[10].first.get<0>() - 3.2*dX, cloud[10].first.get<1>() - 3.2*dX),point(cloud[10].first.get<0>() + 3.2*dX, cloud[10].first.get<1>() + 3.2*dX));
StoreDataCallback callback;
res.clear();
rtree.query(
bgi::within(query_box) &&
bgi::satisfies([&](value const& v) {return CheckIndexAndDist(v, cloud[10],3.015*dX);}),
boost::make_function_output_iterator(callback));
return 0;
}
bool CheckIndexAndDist(pointI i, pointI j, size_t dist)
{
if( i.second != j.second && (bg::distance(i.first, j.first) < dist))
return true;
else
return false;
}