一种二维矢量图子域识别方法及装置与流程

本发明涉及建筑技术，尤其涉及一种二维矢量图子域识别方法及装置。

背景技术：

在大的建筑工程项目中，经常存在一张图纸中摆放了多个楼层专业的图情况，由于图纸过大，cad出图时不能一页纸完成，需要对图纸进行拆分。

目前，对于图纸拆分，主要通过人工拆图，然后再依次出图。现有技术中也出现了自动拆图，对于规模较大的图纸，在空间上进行划分，不同区域分别出图。

然而，传统人工出图方式，效率较低，而自动出图方式，容易出现图像不合理的拆分，不便于阅读的问题。

技术实现要素：

本发明提供一种一种二维矢量图子域识别方法及装置，以克服传统人工出图方式，效率较低，而自动出图方式，容易出现图像不合理的拆分，不便于阅读的问题。

本发明提供一种二维矢量图子域识别方法，包括：

将第一二维矢量图转换为第一图片；

识别第一图片中子域的区域；

根据子域的区域确定二维矢量图中子域的区域。

进一步地，所述方法还包括：

对确定的子域的区域进行拆分确定出图区域。

进一步地，所述方法还包括：

根据确定的出图区域出图。

进一步地，所述识别第一图片中子域的区域，包括：

根据第一图片中背景颜色和图像颜色的差异识别第一图片中子域的区域。

进一步地，所述根据子域的区域确定二维矢量图中子域的区域，包括：

根据第一公式确定第一图片中的点对应的二维矢量图的相对横坐标，

根据第二公式确定第一图片中的点对应的二维矢量图的相对纵坐标；

所述第一公式为：

vx＝(px/pw)*vw；

所述第二公式为：

vy＝(py/ph)*vh；

其中，vx为第一图片上的点(px，py)对应的二维矢量图中的相对横坐标，vy第一图片上的点(px，py)对应的二维矢量图中的相对纵坐标，

pw为第一图片的宽度，ph为第一图片的高度。

vw为转换为第一图片对应的二维矢量图的宽度；

vh为转换为第一图片对应的二维矢量图的高度。

本发明还提供一种二维矢量图子域识别装置，包括：

转换单元，所述转换单元用于将第一二维矢量图转换为第一图片；

识别单元，所述识别单元用于识别第一图片中子域的区域；

确定单元，所述确定单元用于根据子域的区域确定二维矢量图中子域的区域。

进一步地，所述确定单元，还用于对确定的子域的区域进行拆分确定出图区域。

进一步地，所述装置还包括，出图单元，所述出图单元用于根据确定的出图区域出图。

进一步地，所述识别单元，具体用于根据第一图片中背景颜色和图元颜色的差异识别第一图片中子域的区域。

进一步地，所述确定单元，具体用于：

根据第一公式确定第一图片中的点对应的二维矢量图的相对横坐标，

根据第二公式确定第一图片中的点对应的二维矢量图的相对纵坐标；

所述第一公式为：

vx＝(px/pw)*vw；

所述第二公式为：

vy＝(py/ph)*vh；

其中，vx为第一图片上的点(px，py)对应的二维矢量图中的相对横坐标，vy第一图片上的点(px，py)对应的二维矢量图中的相对纵坐标，

pw为第一图片的宽度，ph为第一图片的高度。

vw为转换为第一图片对应的二维矢量图的宽度；

vh为转换为第一图片对应的二维矢量图的高度。

本发明一种二维矢量图子域识别方法及装置，通过将二维矢量图转换为图片，识别图片中子域的区域，从而对矢量图中的子域区域进行处理，实现二维矢量图子域的自动识别，进而可以根据子域进行出图或对子域继续进行划分再出图，解决传统人工出图方式，效率较低，而自动出图方式，容易出现图像不合理的拆分，不便于阅读的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种二维矢量图子域识别方法实施例一的流程图；

图2为本发明一种二维矢量图子域识别装置实施例一的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

图1为本发明一种二维矢量图子域识别方法实施例一的流程图；如图1所示，本实施例的方法可以包括：

s101、将第一二维矢量图转换为第一图片；

本实施例中，第一二维矢量图即要出图的电子图纸，如cad图。

本实施例中，将制图软件中的电子图纸转换为图片格式。

s102、识别第一图片中子域的区域；

本实施例中，根据第一图片中背景颜色和图像颜色的差异识别第一图片中子域的区域。

本实施例中，通过计算机识别第一图片中的子域的区域，该过程基于已有的图像处理算法或者人工智能图像识别算法即可，本发明对具体识别方式不做具体限定。

本实施例中，由于图片中背景区域和图像区域颜色存在差异，如背景为纯黑色或纯白色，通过识别大面积的背景区域包围一部分电子图区域，当电子图区域周围的背景区域的范围大于一定阈值时识别该区域为一个子域。

本实施例中的子域，即图纸中一组图所在的区域。

在实际画图中，一张图中可能存在大量的图，如一张图纸中摆放了多个楼层的图，在制图中，一个楼层的图与其他楼层的图之间存在一些空白区域，即背景区域，本实施例中，通过识别图的周围区域的背景区域来确定子域区域。识别出的子域可以为一个矩形区域。矩形区域边框不会包含任何图像信息，即子域的边框不包含图像信息。

s103、根据子域的区域确定二维矢量图中子域的区域。

本实施例中，在图片中识别出子域后，根据图片中的子域位置确定二维矢量图中该子域对应的区域，从而可以根据矢量图中该子域对应的区域信息对子域进行处理，如进一步拆分或出图。

可选的，本实施例中，还可以包括：

s104、对确定的子域的区域进行拆分确定出图区域。

本实施例中，如果子域中图像还是过大，则可以对子域进行进一步拆分，可采用现有技术中的在空间上进行划分，不同区域分别出图，本发明对此不做具体限定。

本实施例中，若子域中图像适中，则可以直接出图，即确定子域为出图区域。

s105、根据确定的出图区域出图。

本实施例中，确定好出图区域后，可对该出图区域进行出图。

可选的，所述根据子域的区域确定二维矢量图中子域的区域，包括：

根据第一公式确定第一图片中的点对应的二维矢量图的相对横坐标，

根据第二公式确定第一图片中的点对应的二维矢量图的相对纵坐标；

所述第一公式为：

vx＝(px/pw)*vw；

所述第二公式为：

vy＝(py/ph)*vh；

其中，vx为第一图片上的点(px，py)对应的二维矢量图中的相对横坐标，vy第一图片上的点(px，py)对应的二维矢量图中的相对纵坐标，

pw为第一图片的宽度，ph为第一图片的高度。

vw为第一图片对应的二维矢量图的宽度；

vh为第一图片对应的二维矢量图的高度。

本实施例中的相对横坐标指的是，相对于二维矢量图的最小横坐标的横向距离。

本实施例中的相对纵坐标指的是，相对于二维矢量图的最小纵坐标的纵向距离。

本实施例中，可根据最小横坐标和相对横坐标获得实际横坐标。

本实施例中，可根据最小纵坐标和相对纵坐标获得实际纵坐标。

本实施例中，当在第一图片中识别出子域后，根据第一公式和第二公式将对应区域的位置映射到二维矢量图中。

本实施例中，已知第一图片的尺寸、并且获取到第一图片中子域的区域，并且已知二维矢量图转换为第一图片时对应的二维矢量图的区域。

在实际使用时，用户可在二维矢量图中选择一个区域，作为需要识别识别的区域，则将该区域转换为图片，图片对应的二维矢量图区域即用户选择的区域。本实施例中，根据识别出的子域在图片中的相对位置，和二维矢量图的尺寸计算出二维矢量图中子域的相对位置。

具体的，如二维矢量图上的需要识别的区域可为：[(vminx，vminy)，(vmaxx，vmaxy)]，

其中，该区域为矩形区域，(vminx，vminy)，(vmaxx，vmaxy)分别为该矩形区域的两个对角点的实际坐标。

其中，vw＝vmaxx-vminx，vh＝vmaxy-vminy。

本实施例中，可通过该区域左下角的实际横坐标加计算得到的相对横坐标获得对应点的实际横坐标，可通过该区域左下角的实际纵坐标加计算得到的相对纵坐标获得对应点的实际纵坐标。即若子域为矩形区域，则可以通过计算子域的两个对角点的坐标对应的相对坐标来确定子域在二维矢量图中的实际位置。

本实施例，通过将二维矢量图转换为图片，识别图片中子域的区域，从而对矢量图中的子域区域进行处理，实现二维矢量图子域的自动识别，解决传统人工出图方式，效率较低，而自动出图方式，容易出现图像不合理的拆分，不便于阅读的问题。

图2为本发明一种二维矢量图子域识别装置实施例一的结构示意图；如图2所示，本实施例中二维矢量图子域识别装置包括：

转换单元201，所述转换单元用于将第一二维矢量图转换为第一图片；

识别单元202，所述识别单元用于识别第一图片中子域的区域；

确定单元203，所述确定单元用于根据子域的区域确定二维矢量图中子域的区域。

可选的，所述确定单元，还用于对确定的子域的区域进行拆分确定出图区域。

可选的，所述装置还包括，出图单元，所述出图单元用于根据确定的出图区域出图。

可选的，所述识别单元，具体用于根据第一图片中背景颜色和图元颜色的差异识别第一图片中子域的区域。

本实施例的装置，可以用于执行图1所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

本发明实施例，通过将二维矢量图转换为图片，识别图片中子域的区域，从而对矢量图中的子域区域进行处理，实现二维矢量图子域的自动识别，进而可以根据子域进行出图或对子域继续进行划分再出图，解决传统人工出图方式，效率较低，而自动出图方式，容易出现图像不合理的拆分，不便于阅读的问题。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。