在图像和视频处理领域中，数据通常是高维的，此时，最相似K近邻的查找非常费时。图像处理领域的研究人员经常使用KD-Tree查找与输入图像的特征相似的图像。KD-Tree能够大大节省K近邻查找的运行时间，是高维度特征相似性检索不可或缺的利器。本书中使用FLANN库，它是最完整的近邻查询算法的开源库，包含KD-Tree的实现。在本章中，我们仅使用了flann::Index_::radiusSearch，其根据给定的查询数据，执行基于半径的最近邻检索。
7.9.1 FLANN算法的使用
该算法的运行环境是在Linux下的Ubuntu系统，使用命令行来运行。从https://github.com/jlblancoc/nanoflann中下载FLANN算法的源码[9]，按照下载文档中的readme.txt文档编译.cpp文件。其中pointcloud_kdd_radius.cpp是关键，我们已经将所想实现功能的代码放入pointcloud_kdd_radius.cpp中。打开命令窗口，进入“/nanoflann-master/nanoflann-master/build/bin”路径，运行pointcloud_kdd_ radius.cpp文件即可。
7.9.2 KD-Tree的创建与查询处理
KD-Tree的创建：找出数据集中方差最高的维度ki，在ki维度上选择中值并将本维度上的数据划分为两部分，此时我们得到两个子集合，同时创建了一个树节点，接着再对两个子集重复上述过程，直到所有子集合都不能再划分为止，此时子集中的数据保存在叶子节点。
但是我们为什么会选中数据集中方差最大的维度呢？我们举个简单的例子。现在要切一根躺着的木条，按照“轮着来”的方法先竖着切一刀，木条一分为二，接下来就是横着切一刀，这时候就有点考验刀法了，如果木条的直径（横截面）较大，还可以轻松下手；如果木条的直径很小，就没有办法切了。因此，如果k维数据的分布像一块正方体的豆腐一样，“轮着来”的切分法可能还是奏效的，但是如果k维度的数据分布像木条一样，“轮着来”就不好用了。我们想象一下，k维数据集合的分布像木条一样，也就是说这些数据在木条较长方向上的维度比较大，在该方向维度上的方差比较大，数据分散得比较开，因此我们就更容易在这个数据维度上将它们划分开。于是，这就引出了我们选择维度的另一种方法——最大方差法，即每次我们选择方差最大的维度进行划分。
在OpenCV中，KeyPoint Matching的方法有Brute-force matcher（简单粗暴匹配），用暴力方法找到点集中每一个descriptor（描述符）与已知点距离最近的descriptor（描述符）；而Flann-based matcher 使用快速近似最近邻检索方法查询。
KD-Tree的查询基于深度检索。首先从根开始，进行深度检索并不断记录、更新当前最近节点，并将错过的节点置于优先队列中，直到遍历到叶子节点，此时再从队列中取出目前ki维度上距离最小的节点，然后重复上述过程，遍历至叶子节点，直到优先队列为空，或迭代次数超过200遍时停止。
7.9.3 FLANN中KD-Tree的算法实现
下面给出了FLANN中实现的KD-Tree算法。确定K近邻的个数时，它主要依据的是查询半径参数，即radiusSearch函数。
7.9.4 FLANN算法的实验数据、实验结果及分析
image图像集的说明：以其中一些图像的名称为例，“s001-001.jpg”就代表第一个人的第一幅图像，“s001-002.jpg”就表示第一个人的第二幅图像，“s002-001.jpg”代表第二个人的第一幅图像，以此类推。
1.实验数据
图像集image文件中的497幅图像经过深度学习提取得到的图像特征（保存在.txt文件中，其中每一行代表一幅图像的特征）。
2.实验结果
下面的图片是我们所做实验的截图（见图7-9、图7-10）和代码运行结果显示（见图7-11）。其中运行结果显示中，每一行的三个参数分别代表索引号、图像文件名、与检索图像之间的距离。
查询图像如图7-9所示。
图7-9 查询图像（5）
检索出的部分相似图像如图7-10所示。
图7-10 检索出的部分相似图像（5）
图7-11 代码运行结果显示
3.实验分析
我们可以从实验结果的截图中看到，我们使用的radius（半径）的阈值为77.6，匹配到38幅图像，其中匹配到的图像中有35幅是我们想要查找到的，有3幅不是我们想要的，另外还有7幅图像没有匹配出来。因此，查准率为35/38×100%=92.1%，查全率为35/42×100%=83.3%。