在圖像和視頻處理領域中，數據通常是高維的，此時，最相似K近鄰的查找非常費時。圖像處理領域的研究人員經常使用KD-Tree查找與輸入圖像的特徵相似的圖像。KD-Tree能夠大大節省K近鄰查找的運行時間，是高維度特徵相似性檢索不可或缺的利器。本書中使用FLANN庫，它是最完整的近鄰查詢算法的開源庫，包含KD-Tree的實現。在本章中，我們僅使用了flann::Index_::radiusSearch，其根據給定的查詢數據，執行基於半徑的最近鄰檢索。
7.9.1 FLANN算法的使用
該算法的運行環境是在Linux下的Ubuntu系統，使用命令行來運行。從https://github.com/jlblancoc/nanoflann中下載FLANN算法的源碼[9]，按照下載文檔中的readme.txt文檔編譯.cpp文件。其中pointcloud_kdd_radius.cpp是關鍵，我們已經將所想實現功能的代碼放入pointcloud_kdd_radius.cpp中。打開命令窗口，進入「/nanoflann-master/nanoflann-master/build/bin」路徑，運行pointcloud_kdd_ radius.cpp文件即可。
7.9.2 KD-Tree的創建與查詢處理
KD-Tree的創建：找出數據集中方差最高的維度ki，在ki維度上選擇中值並將本維度上的數據劃分為兩部分，此時我們得到兩個子集合，同時創建了一個樹節點，接著再對兩個子集重複上述過程，直到所有子集合都不能再劃分為止，此時子集中的數據保存在葉子節點。
但是我們為什麼會選中數據集中方差最大的維度呢？我們舉個簡單的例子。現在要切一根躺著的木條，按照「輪著來」的方法先豎著切一刀，木條一分為二，接下來就是橫著切一刀，這時候就有點考驗刀法了，如果木條的直徑（橫截面）較大，還可以輕鬆下手；如果木條的直徑很小，就沒有辦法切了。因此，如果k維數據的分佈像一塊正方體的豆腐一樣，「輪著來」的切分法可能還是奏效的，但是如果k維度的數據分佈像木條一樣，「輪著來」就不好用了。我們想像一下，k維數據集合的分佈像木條一樣，也就是說這些數據在木條較長方向上的維度比較大，在該方向維度上的方差比較大，數據分散得比較開，因此我們就更容易在這個數據維度上將它們劃分開。於是，這就引出了我們選擇維度的另一種方法——最大方差法，即每次我們選擇方差最大的維度進行劃分。
在OpenCV中，KeyPoint Matching的方法有Brute-force matcher（簡單粗暴匹配），用暴力方法找到點集中每一個descriptor（描述符）與已知點距離最近的descriptor（描述符）；而Flann-based matcher 使用快速近似最近鄰檢索方法查詢。
KD-Tree的查詢基於深度檢索。首先從根開始，進行深度檢索並不斷記錄、更新當前最近節點，並將錯過的節點置於優先隊列中，直到遍歷到葉子節點，此時再從隊列中取出目前ki維度上距離最小的節點，然後重複上述過程，遍歷至葉子節點，直到優先隊列為空，或迭代次數超過200遍時停止。
7.9.3 FLANN中KD-Tree的算法實現
下面給出了FLANN中實現的KD-Tree算法。確定K近鄰的個數時，它主要依據的是查詢半徑參數，即radiusSearch函數。
7.9.4 FLANN算法的實驗數據、實驗結果及分析
image圖像集的說明：以其中一些圖像的名稱為例，「s001-001.jpg」就代表第一個人的第一幅圖像，「s001-002.jpg」就表示第一個人的第二幅圖像，「s002-001.jpg」代表第二個人的第一幅圖像，以此類推。
1.實驗數據
圖像集image文件中的497幅圖像經過深度學習提取得到的圖像特徵（保存在.txt文件中，其中每一行代表一幅圖像的特徵）。
2.實驗結果
下面的圖片是我們所做實驗的截圖（見圖7-9、圖7-10）和代碼運行結果顯示（見圖7-11）。其中運行結果顯示中，每一行的三個參數分別代表索引號、圖像文件名、與檢索圖像之間的距離。
查詢圖像如圖7-9所示。
圖7-9 查詢圖像（5）
檢索出的部分相似圖像如圖7-10所示。
圖7-10 檢索出的部分相似圖像（5）
圖7-11 代碼運行結果顯示
3.實驗分析
我們可以從實驗結果的截圖中看到，我們使用的radius（半徑）的閾值為77.6，匹配到38幅圖像，其中匹配到的圖像中有35幅是我們想要查找到的，有3幅不是我們想要的，另外還有7幅圖像沒有匹配出來。因此，查准率為35/38×100%=92.1%，查全率為35/42×100%=83.3%。