有效的比较向量的方法

C++ - Efficient way to compare vectors

本文关键字：方法 向量 比较 有效      更新时间：2023-10-16

此刻我正在用相机检测标记。我使用opencv和Aruco库。

只是我现在遇到了一个问题。我需要检测两个标记之间的距离是否小于一个特定的值。我有一个计算距离的函数，我可以比较所有的东西。但是我正在寻找最有效的方法来跟踪所有标记(大约5/6)以及它们在一起的距离。

有一个标记列表，但我找不到一种有效的方法来比较它们。

我有

Vector <Marker>

我还有一个叫做getDistance的函数。

double getDistance(cv::Point2f punt1, cv::Point2f punt2)
{
    float xd = punt2.x-punt1.x;
    float yd = punt2.y-punt1.y;
    double Distance = sqrtf(xd*xd + yd*yd);
    return Distance; 
}

Marker s包含一个Point2f，所以我可以很容易地比较它们

提高性能的一种方法是保持所有距离的平方，避免使用平方根函数。如果您对要检查的特定值进行平方，则应该可以正常工作。

没有什么值得推荐的。如果我理解问题并且数对正确的话，当你有5个点的时候你需要计算10个距离，当你有6个点的时候需要计算15个距离。如果你需要确定所有的距离，那么你别无选择，只能计算所有的距离。我看不出有什么办法。我能给出的唯一建议是确保你只计算一次每对之间的距离(例如，一旦你知道A点和B点之间的距离，你就不需要计算B点和A点之间的距离)。

有可能对向量进行排序，从而使循环短路。例如，如果您正确排序，并且点A和点B之间的距离大于您的阈值，那么A和C以及A和D之间的距离也将大于阈值。但请记住，排序不是免费的，对于小的点集，只计算所有的距离可能会更快("当n很小时，花哨的算法很慢，而n通常很小。奇特的算法有很大的常数。除非您知道n通常会很大，否则不要太花哨. ...例如，对于日常问题，二叉树总是比展开树更快。

新版本的C和c++标准库有一个hypot函数用于计算点之间的距离:

#include <cmath>
double getDistance(cv::Point2f punt1, cv::Point2f punt2)
{
    return std::hypot(punt2.x - punt1.x, punt2.y - punt1.y);
}

它不一定更快，但它应该以一种避免在点相距很远时溢出的方式实现。

一个较小的优化是简单地检查X或Y的变化是否超过阈值。如果是，则可以忽略这两点之间的距离，因为总距离也将超过阈值:

const double threshold = ...;
std::vector<cv::Point2f> points;
// populate points
...
for (auto i = points.begin(); i != points.end(); ++i) {
    for (auto j = i + 1; j != points.end(); ++j) {
        double dx = std::abs(i->x - j->x), dy = std::abs(i->y - j->y);
        if (dx > threshold || dy > threshold) {
            continue;
        }
        double distance = std::hypot(dx, dy);
        if (distance > threshold) {
            continue;
        }
        ...
    }
}

如果你在矢量中处理大量数据，你可能想考虑使用future进行多线程处理。

Vector <Marker>可以分成X块，这些块异步计算在一起并存储在std::future<>中，使用@Sesame的建议也会提高你的速度。

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