Direitos autorais (C) 2016, Aditya Intwala.
Um protótipo de aplicativo para traduzir uma imagem raster de desenho CAD para o formato CAD DXF editável pelo usuário, usando conceitos de Processamento de Imagem e Aprendizado de Máquina. Isso é baseado no artigo Imagem para CAD: Extração de recursos e tradução de imagem raster de desenho CAD para formato CAD DXF de Aditya Intwala.
A ideia é tornar a versão de código aberto mais robusta e precisa com a integração dos modelos de aprendizado de máquina para os estágios individuais do pipeline atual, semelhante à versão original, mas mais precisa e robusta com a ajuda da colaboração.
A versão de código aberto é um pouco diferente da apresentada no artigo. O OCR na versão original foi adaptado à mão para fontes de desenhos mecânicos e símbolos GD&T, que eram mais precisos do que o atual Tessaract OCR. Esta versão é baseada no OpenCV 3.0, enquanto a original era baseada no OpenCV 2.0.
Por favor, cite a pesquisa abaixo se estiver usando como está ou com qualquer modificação em sua pesquisa.
@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}
}
Por favor, entre em contato com o autor para dúvidas relacionadas à contribuição.
Um desenho CAD possui vários recursos de desenho, como linhas de entidade, linhas dimensionais, setas dimensionais, texto dimensional, linhas de suporte, linhas de referência, círculos, símbolos GD&T e metadados de informações de desenho. O problema de reconhecimento automatizado ou semiautomático de entidades de recursos de desenhos CAD 2D na forma de imagens raster tem múltiplos usos em vários cenários. O presente trabalho de pesquisa explora formas de extrair essas informações sobre as entidades a partir de imagens raster de desenhos CAD 2D e de configurar um fluxo de trabalho para fazê-lo de forma automatizada ou semiautomática. Os algoritmos e o fluxo de trabalho foram testados e refinados usando um conjunto de imagens CAD de teste que são bastante representativas dos desenhos CAD encontrados na prática. A taxa geral de sucesso do processo proposto é de 90% em modo totalmente automatizado para uma determinada amostra de imagens de teste. O protótipo é usado para gerar arquivos CAD DXF editáveis pelo usuário a partir de imagens raster de desenhos CAD que podem ser usados para atualizar/editar o modelo CAD quando necessário usando pacotes CAD. O trabalho atual é uma versão simplificada do trabalho original apresentado em papel; isso pode não reproduzir os mesmos resultados do artigo, mas o fluxo de trabalho é altamente relacionado ao pipeline original. A versão simplificada não possui a generalização, a robustez ou a estabilidade da versão original.
'''python Image2CAD.py ..//TestData//1.png '''
O script requer um argumento posicional e alguns parâmetros opcionais:
A saída do script seria vários arquivos:
Imagem de entrada | Imagem de saída de pontas de seta detectadas |
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Imagem de entrada | Imagem de saída de linhas dimensionais detectadas |
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Imagem de entrada | Imagem de saída de texto dimensional detectada |
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Imagem de entrada | Imagem de saída de linhas detectadas |
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Imagem de entrada | Imagem de saída de círculos detectados |
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