怎么把工程图里的每一个零件提取出来

Question

比如说这是一张工程图，怎么把里面的每个子零件提取出来，就是获取每个子零件的范围
后续可以for循环提取每个零件的信息做成清单

Answer 1

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提取工程图中的零件

根据你的描述，我理解你需要从工程图中提取每个零件的范围，然后可以进行循环提取每个零件的信息。

解决方案

1. 图像处理:首先需要使用图像处理技术（如OpenCV）对工程图进行预处理，包括图像清晰化、边缘检测等。
2. 零件检测:使用机器学习算法（如YOLO、SSD）对预处理后的图像进行零件检测，获取每个零件的范围。
3. 零件提取:使用图像处理技术对每个零件的范围进行提取，获取零件的图像。
4. 信息提取:使用特征提取技术（如SIFT、SURF）对每个零件的图像进行特征提取，获取零件的信息（如名称、型号、数量等）。

核心代码

import cv2
import numpy as np

# 加载工程图
img = cv2.imread('工程图.jpg')

# 预处理图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 检测零件
detector = cv2.CascadeClassifier('零件检测器.xml')
rects = detector.detectMultiScale(blurred, scaleFactor=1.1, minNeighbors=4, minSize=(30, 30))

# 提取零件
for (x, y, w, h) in rects:
    roi = img[y:y+h, x:x+w]
    # 提取零件的信息
    features = cv2.SIFT().detectAndCompute(roi, None)
    # ...

注意:上述代码仅为示例，具体实现需要根据实际情况进行调整和优化。