Image2CAD
1.0.0
저작권 (C) 2016, Aditya Intwala.
이미지 처리 및 기계 학습 개념을 사용하여 CAD 도면의 래스터 이미지를 사용자 편집 가능한 DXF CAD 형식으로 변환하는 프로토타입 애플리케이션입니다. 이는 Aditya Intwala의 논문 Image to CAD: Feature Extraction and Translation of Raster Image of CAD Drawing to DXF CAD Format을 기반으로 합니다.
아이디어는 원본 버전과 유사하지만 협업을 통해 현재 파이프라인의 개별 단계에 대한 기계 학습 모델을 통합하여 오픈 소스 버전을 더욱 강력하고 정확하게 만드는 것입니다.
오픈소스 버전은 논문에 제시된 것과 약간 다릅니다. 원본 버전의 OCR은 기계 도면 글꼴 및 GD&T 기호에 맞게 수작업으로 맞춤 제작되었으며 현재 Tessaract OCR보다 더 정확했습니다. 원본은 OpenCV 2.0을 기반으로 한 반면, 이 버전은 OpenCV 3.0을 기반으로 합니다.
연구 내용을 그대로 사용하거나 수정하여 사용하는 경우 아래 연구를 인용해 주세요.
@inproceedings{intwala2019image,
title={Image to CAD: Feature Extraction and Translation of Raster Image of CAD Drawing to DXF CAD Format},
author={Intwala, Aditya},
booktitle={International Conference on Computer Vision and Image Processing},
pages={205--215},
year={2019},
organization={Springer}
}
기여 관련 문의사항은 작성자에게 연락주시기 바랍니다.
CAD 도면에는 도면요소 선, 치수선, 치수 화살표, 치수 텍스트, 지지선, 참조선, 원, GD&T 기호 및 도면 정보 메타데이터와 같은 다양한 도면 기능이 있습니다. 래스터 이미지 형태의 2D CAD 도면에서 형상 엔터티를 자동 또는 반자동으로 인식하는 문제는 다양한 시나리오에서 여러 용도로 사용됩니다. 현재 연구 작업에서는 2D CAD 도면 래스터 이미지에서 엔터티에 대한 정보를 추출하고 자동화 또는 반자동 방식으로 이를 수행하는 워크플로를 설정하는 방법을 탐구합니다. 알고리즘과 작업 흐름은 실제로 접하는 CAD 도면을 상당히 대표하는 테스트 CAD 이미지 세트를 사용하여 테스트되고 개선되었습니다. 제안된 프로세스의 전체 성공률은 주어진 테스트 이미지 샘플에 대해 완전 자동화 모드에서 90%입니다. 프로토타입은 CAD 도면의 래스터 이미지에서 사용자 편집 가능한 DXF CAD 파일을 생성하는 데 사용되며, CAD 패키지를 사용하여 필요할 때 CAD 모델을 업데이트/편집하는 데 사용할 수 있습니다. 현재 작업은 종이에 제시된 원본 작업의 축소 버전입니다. 이는 논문과 동일한 결과를 재현하지 못할 수도 있지만 워크플로는 원래 파이프라인과 관련성이 높습니다. 단순 버전은 원본 버전의 일반화, 견고성 또는 안정성을 갖지 못했습니다.
''' 파이썬 Image2CAD.py ..//TestData//1.png '''
스크립트에는 하나의 위치 인수와 몇 가지 선택적 매개변수가 필요합니다.
스크립트의 출력은 여러 파일이 됩니다.
| 입력 이미지 | 감지된 화살촉 출력 이미지 |
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| 입력 이미지 | 감지된 치수선 출력 이미지 |
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| 입력 이미지 | 감지된 차원 텍스트 출력 이미지 |
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| 입력 이미지 | 감지된 라인 출력 이미지 |
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| 입력 이미지 | 감지된 원 출력 이미지 |
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