识别图纸中的尺寸JavaScript；图纸测量尺寸

在现代工程和设计领域，自动化处理图纸中的尺寸信息变得越来越重要。本文将介绍如何使用JavaScript来识别和测量图纸中的尺寸。我们将探讨几种不同的方法，并提供详细的代码示例。

解决方案概述

要识别和测量图纸中的尺寸，我们可以采用以下几种方法：

1. 图像处理技术：使用OpenCV或TensorFlow.js等库对图纸进行预处理，提取尺寸信息。
2. OCR技术：使用Tesseract.js等OCR（光学字符识别）库识别图纸上的文本尺寸。
3. 机器学习模型：训练一个深度学习模型来识别和提取图纸中的尺寸信息。

图像处理技术

使用OpenCV.js进行图像处理

OpenCV.js是一个强大的计算机视觉库，可以用于图像处理任务。以下是一个简单的示例，展示如何使用OpenCV.js来检测图纸中的直线并提取尺寸信息。

安装OpenCV.js

首先，你需要在HTML文件中引入OpenCV.js库：

html</p>



<p>

检测直线并提取尺寸

html
</p>



    <title>图纸尺寸识别</title>


    
    
    
        function processImage() {
            const imgElement = document.createElement('img');
            imgElement.src = 'path/to/your/drawing.png';
            imgElement.onload = () => {
                const canvas = document.getElementById('canvas');
                const ctx = canvas.getContext('2d');
                canvas.width = imgElement.width;
                canvas.height = imgElement.height;
                ctx.drawImage(imgElement, 0, 0);

                const imageData = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);
                const mat = new cv.Mat();
                cv.matFromImageData(mat, imageData);

                // 转换为灰度图像
                let grayMat = new cv.Mat();
                cv.cvtColor(mat, grayMat, cv.COLOR_RGBA2GRAY);

                // Canny边缘检测
                let edges = new cv.Mat();
                cv.Canny(grayMat, edges, 50, 150);

                // Hough变换检测直线
                let lines = new cv.Mat();
                cv.HoughLinesP(edges, lines, 1, Math.PI / 180, 50, 50, 10);

                for (let i = 0; i < lines.rows; i++) {
                    const line = lines.data32F.subarray(i * 4, (i + 1) * 4);
                    const x1 = line[0], y1 = line[1], x2 = line[2], y2 = line[3];
                    ctx.beginPath();
                    ctx.moveTo(x1, y1);
                    ctx.lineTo(x2, y2);
                    ctx.strokeStyle = 'red';
                    ctx.stroke();

                    // 计算直线长度
                    const length = Math.sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2);
                    console.log(`Line length: ${length}px`);
                }

                // 释放内存
                mat.delete();
                grayMat.delete();
                edges.delete();
                lines.delete();
            };
        }

        // 等待OpenCV.js加载完成
        function onOpenCvReady() {
            processImage();
        }

        // 检查OpenCV.js是否加载完成
        if (typeof cv !== 'undefined') {
            onOpenCvReady();
        } else {
            document.addEventListener('load', onOpenCvReady);
        }
    



<p>

OCR技术

使用Tesseract.js进行文字识别

Tesseract.js是一个基于Tesseract OCR引擎的JavaScript库，可以用来识别图纸上的文本尺寸信息。

安装Tesseract.js

你可以通过npm安装Tesseract.js：

bash
npm install tesseract.js


识别文本尺寸

html
</p>



    <title>图纸尺寸识别</title>


    
    <div id="result"></div>
    
    
        document.getElementById('fileInput').addEventListener('change', async (e) => {
            const file = e.target.files[0];
            const resultDiv = document.getElementById('result');

            if (file) {
                const result = await Tesseract.recognize(
                    file,
                    'eng',
                    { logger: m => console.log(m) }
                );

                resultDiv.innerHTML = result.data.text;
                console.log(result.data.text);
            }
        });
    



<p>

机器学习模型

使用TensorFlow.js训练模型

如果你有大量标注好的图纸数据，可以考虑训练一个深度学习模型来识别和提取尺寸信息。以下是一个简单的示例，展示如何使用TensorFlow.js进行图像分类。

安装TensorFlow.js

你可以通过npm安装TensorFlow.js：

bash
npm install @tensorflow/tfjs


训练模型

html
</p>



    <title>图纸尺寸识别</title>


    
    
    
        async function loadModel() {
            const model = await tf.loadLayersModel('model.json');
            return model;
        }

        async function predict(model, image) {
            const tensor = tf.browser.fromPixels(image).resizeNearestNeighbor([224, 224]).toFloat().expandDims();
            const prediction = model.predict(tensor);
            const predictedClass = prediction.argMax(1).dataSync()[0];
            console.log(`Predicted class: ${predictedClass}`);
        }

        async function main() {
            const model = await loadModel();
            const imgElement = document.createElement('img');
            imgElement.src = 'path/to/your/drawing.png';
            imgElement.onload = () => {
                const canvas = document.getElementById('canvas');
                const ctx = canvas.getContext('2d');
                canvas.width = imgElement.width;
                canvas.height = imgElement.height;
                ctx.drawImage(imgElement, 0, 0);
                predict(model, imgElement);
            };
        }

        main();
    



<p>

以上是几种使用JavaScript识别和测量图纸尺寸的方法。每种方法都有其适用场景和优缺点，你可以根据具体需求选择合适的方法。希望这些示例对你有所帮助！