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おぺんcv

画像処理エンジニアのブログ

kd-treeを実装してみた

画像処理

はじめに

kd-treeを実装してみました
最近仕事でよく使うので勉強がてら

kd-treeとは

最近傍探索を効率的にできるデータ構造です
kd木 - Wikipedia

kd-treeが使えるライブラリとしてはFLANNPCLが有名どころでしょうか

ソースコード

以下に公開してあります
github.com

kd-treeの構築と、以下の探索機能を実装してます

  • 最近傍探索 (Nearest neighbor search)
  • k-最近傍探索 (K-nearest neighbor search)
  • 半径内に含まれる近傍の探索 (Radius search)

あと、ヘッダ1個includeするだけで使えるのでお手軽です

アルゴリズム

kd-treeの構築

wikipediaに載ってる疑似コードが分かりやすかったので引用させていただきます

function kdtree (list of points pointList, int depth)
{
    if pointList is empty
        return nil;
    else
    {
        // 深さに応じて軸を選択し、軸が順次選択されるようにする
        var int axis := depth mod k;

        // 点のリストをソートし、中央値の点を選択する
        select median from pointList;

        // ノードを作成し、部分木を構築する
        var tree_node node;
        node.location := median;
        node.leftChild := kdtree(points in pointList before median, depth+1);
        node.rightChild := kdtree(points in pointList after median, depth+1);
        return node;
    }
}

一方私の書いたコードはこんな↓感じです

Node* buildRecursive(int* indices, int npoints, int depth)
{
	if (npoints <= 0)
		return nullptr;

	const int axis = depth % PointT::DIM;
	const int mid = (npoints - 1) / 2;

	std::nth_element(indices, indices + mid, indices + npoints, [&](int lhs, int rhs)
	{
		return points_[lhs][axis] < points_[rhs][axis];
	});

	Node* node = new Node();
	node->idx = indices[mid];
	node->axis = axis;

	node->next[0] = buildRecursive(indices, mid, depth + 1);
	node->next[1] = buildRecursive(indices + mid + 1, npoints - mid - 1, depth + 1);

	return node;
}

疑似コードとほとんど同じです
私の場合は点そのものではなく、点へのインデックスをノードに保持しています
(中央値を取得するためにnth_elementを初めて使った…)

最近傍探索

k-d treeが構築できたらlet's最近傍探索
ググってヒットしたこちらの資料をもとに実装しました
(URLを見るとスタンフォード大の宿題らしい)
https://web.stanford.edu/class/cs106l/handouts/assignment-3-kdtree.pdf

原理は2分探索と同じで、「探している値は木の半分のこっち側にあるよね」
ってのを繰り返しながら左か右の子ノードに降りていきます
その過程で現在ノードとクエリとの距離を計算し最近傍の値を更新します
葉までたどり着いたら、自分の兄弟ノード(親から見て自分が左だったら、右のノード)の方に
最近傍の可能性がないかチェックして、ある場合は兄弟ノードの方も探索します

void nnSearchRecursive(const PointT& query, const Node* node, int *guess, double *minDist) const
{
	if (node == nullptr)
		return;

	const PointT& train = points_[node->idx];

	const double dist = distance(query, train);
	if (dist < *minDist)
	{
		*minDist = dist;
		*guess = node->idx;
	}

	const int axis = node->axis;
	const int dir = query[axis] < train[axis] ? 0 : 1;
	nnSearchRecursive(query, node->next[dir], guess, minDist);

	const double diff = fabs(query[axis] - train[axis]);
	if (diff < *minDist)
		nnSearchRecursive(query, node->next[!dir], guess, minDist);
}

K-近傍探索や半径探索も探索の流れは同じです

デモ

最近傍探索/k-最近傍探索/半径探索を実行した結果です
赤い点がクエリ(画像の中心座標)、青い点が近傍点になります

おわりに

kd-treeを実装してみました
実装に当たり、再帰関数をいっぱい書きました
こういう場合は再帰を使うとシンプルに書けるんだなーって思いました