请给出C++中kd tree算法查找最远点的代码

索尼KD-55X8500C还不错基本参数型号KD-55X8500C特色分類LED电视,智能电视,4K电视屏幕尺寸55英寸屏幕比例16:9屏幕分辨率观看距离4.5米高清格式2160P背光性能LED背光源图像参数图像性能4K迅锐图像处理引擎PRO特丽魅彩顯示技术Motionflow倍速驱动:MotionFlowXR800音效性能扬声器内置音效性能长导管扬声器醇音技术+声音结构:SignaltoSoundSurround三维环绕声系统:前置虚拟环绕声系统输入输出输入端口HDMI接ロ,USB接口HDMI接口4个USB接口3个硬件(功能)参数操作系统Android系统,安卓5.0USB流媒体支持USB流媒体播放WiFi(WLAN)支持WiFi网络功能DLNA家庭娱乐网络BRAVIASync功能外观参数机身尺寸含底座:×222mm不含底座:×60mm重量含底座:21kg,不含底座:19.9kg

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     最近有个项目使用到Opencv下的flann模块,该模块主要在数据的搜索,搜索速度还算可以,就研究它在C++和Python下的使用方法,关于kdtree的搜索原理,请自行百度.

      Kdtree主要有Tree的加载树和建立树,其中建树主要的場景为:数据第一次初始化及更新;加载则为程序重启时,不需要读取数据重新建树,而节省了时间.

cv::flann::KDTreeIndexParams(1)为建立树的个数,这里选择树的个数为1,源码中默認的为4棵树.需要注意的是,如果建立的树越多,则消耗的时间越长.

    Kdtree建立完毕后,为了以后使用方便,可以将树的模型保存到本地.

    将树的模型及输入矩阵保存到本地后,如果后续Input_Mat的数据没有改变,当程序再次启动时,就可以直接从本地加载,加载通过load()函数.

#使用numpy下的欧式距离验证结果是否正确
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