本发明涉及图纸绘制领域，特别涉及一种基于计算机视觉与像素聚类的图框智能绘制方法及系统。
背景技术：
1、在建筑结构施工的过程管理中，当一个cad文件中存在多张子区域图纸，且每张子区域图纸的比例尺大小不一致时，为每张图添加图框成为一个费时费力的过程。用户需要手动绘制标准大小的图框，然后通过平移、缩放等多次反复操作来调整图框的大小信息，如此反复对一个cad文件里的多个子区域图纸进行添加图框操作。
技术实现思路
1、本发明的目的是，提供一种基于计算机视觉与像素聚类的图框智能绘制方法及系统，以解决在一个cad文件中存在多张子区域图纸手动添加图框费时费力、效率低的问题。
2、为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于计算机视觉与像素聚类的图框智能绘制方法，包括：
3、步骤100，图纸信息获取，获取cad文件中的图元文件后，将其转换为图片格式图纸；
4、步骤200，计算机视觉分区，利用计算机视觉模型识别出图片格式图纸中的各个子区域的边界范围；像素聚类分区，利用聚类方法对图片格式图纸中的像素点进行聚类，得到各个子区域的边界范围；
5、步骤300，分区结果整合，将计算机视觉分区和像素聚类分区的结果进行比较，对某一子区域的边界范围当两种分区识别结果相同时，确定为正确的子区域；否则将该子区域的边界范围高亮显示，作为待定选项等待人工处理；
6、步骤400，图框位置确定与绘制，根据确定的子区域，将放大或缩小后的标准图框利用cad二次开发工具自动添加在cad文件中的各个子区域的边界外围。
7、进一步地，本发明提供的基于计算机视觉与像素聚类的图框智能绘制方法，在所述步骤200中，所述计算机视觉分区的方法包括：
8、步骤210，创建图片格式图纸数据集，手动标注图片格式图纸中每个子区域的标签；
9、步骤220，建立计算机视觉网络模型，根据图片格式图纸数据集中的各子区域及其上的标签改变计算机视觉网络模型的参数进行迁移训练得到最终模型，将含有子区域的图片格式图纸输入至最终模型，输出该图片格式图纸对应的各子区域的边界范围。
10、进一步地，本发明提供的基于计算机视觉与像素聚类的图框智能绘制方法，在所述步骤200中，所述像素聚类分区的方法包括：
11、步骤230，针对图片格式图纸，选取图片格式图纸中所有不为白色的像素点，获得他们的像素坐标（x，y），遍历图片格式图纸得到所有像素点坐标；
12、步骤240，根据聚类算法将所有像素点坐标进行分类，识别图片格式图纸中各子区域的边界范围。
13、进一步地，本发明提供的基于计算机视觉与像素聚类的图框智能绘制方法，在所述步骤400中，所述图框位置确定与绘制的方法包括：
14、步骤410，对比各子区域边界范围的竖向长度和水平长度；当其水平长度大于竖向长度时，判定该子区域的图框为横向图框，否则判定该子区域的图框为竖向图框；
15、步骤420，将标准图框进行线性放大或缩小，使标准图框的范围覆盖各子区域的边界范围，所述标准图框线性放大的倍数根据公式（1）计算为：
16、 k = max（x 1 /x 0 ，y 1 /y 0 ） （1）；
17、其中， k为标准图框线性放大的倍数， x 1、 y 1分别为识别到的子区域的水平长度和竖直长度， x 0、 y 0分别为标准图框中空白区域的水平长度和竖直长度；
18、步骤430，将放大或缩小后的标准图框利用cad二次开发工具自动添加在cad文件中的各个子区域上。
19、为了解决上述技术问题，本发明还提供一种基于计算机视觉与像素聚类的图框智能绘制系统，包括：
20、图纸信息获取模块，用于获取cad文件中的图元文件后，将其转换为图片格式图纸；
21、计算机视觉分区模块，利用计算机视觉模型识别出图片格式图纸中的各个子区域的边界范围；
22、像素聚类分区模块，利用聚类方法对图片格式图纸中的像素点进行聚类，得到各个子区域的边界范围；
23、分区结果整合模块，将计算机视觉分区模块和像素聚类分区模块的结果进行比较，对某一子区域的边界范围当两种分区识别结果相同时，确定为正确的子区域；否则将该子区域的边界范围高亮显示，作为待定选项等待人工处理；
24、图框位置确定与绘制模块，根据确定的子区域，将放大或缩小后的标准图框利用cad二次开发工具自动添加在cad文件中的各个子区域的边界外围。
25、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
26、本发明实施例提供的基于计算机视觉与像素聚类的图框智能绘制方法及系统，能够智能识别cad文件中各个子区域的边界范围，无需人工识别查看，自动确定图框大小和位置，避免繁琐的手动操作，自动计算各个子区域的区域大小，根据区域大小，利用控制点坐标，自动确定图框的大小和位置，并绘制在cad文件中。即能够自动识别图2中cad文件的各子区域并自动添加图框形成图3的效果。相对于用户需要手动复制标准大小的图框，然后通过平移、缩放等操作来调整图框的大小信息，如此反复对一个cad文件里的多个子区域进行手动添加图框的方式来说，具有省时省力、效率高的优点。
1.一种基于计算机视觉与像素聚类的图框智能绘制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉与像素聚类的图框智能绘制方法，其特征在于，在所述步骤200中，所述计算机视觉分区的方法包括：
3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉与像素聚类的图框智能绘制方法，其特征在于，在所述步骤200中，所述像素聚类分区的方法包括：
4.根据权利要求1所述的基于计算机视觉与像素聚类的图框智能绘制方法，其特征在于，在所述步骤400中，所述图框位置确定与绘制的方法包括：
5.一种基于计算机视觉与像素聚类的图框智能绘制系统，其特征在于，包括：
