一键自动识别CAD图中所有表格数据并导出
本帖最后由 vjmap 于 2024-10-20 20:46 编辑在CAD图中自动识别并导出表格数据，是相关领域数据处理的重要需求。由于CAD图形并不像传统的电子表格那样具备明确的行列关系，表格常以线条和文本形式存在，手动提取不仅费时费力，还容易出错。如何通过自动化工具通过图形解析快速、高效地识别表格结构，提取数据并导出至Excel、CSV等格式，已经成为提高工作效率的关键。以下是几种常见的方法：
常用方法1. 基于图形对象解析的方法在CAD图中，表格通常由水平和垂直的直线或其他几何图形构成，其核心思想是通过解析这些图形对象，推断表格的结构。 主要步骤：
[*]对象提取：使用相关工具提取CAD文件中的几何对象。通常，水平和垂直线的组合会形成表格的边框，文本对象则表示表格的内容。
[*]结构识别：通过检测平行和垂直直线的排列模式来确定行列分布。通常可以通过计算直线之间的间距及其交叉点，判断其是否组成了表格的单元格。
[*]文字匹配：识别并匹配每个单元格内的文字，通常通过坐标位置和表格框架的对应关系来确定文本的归属。
优点：
[*]对表格结构明确、规则的CAD图具有较高的准确性。
[*]适用于可编程的场景，能针对大批量的CAD文件进行自动处理。
局限性：
[*]处理复杂、不规则表格时，可能难以自动识别正确的行列关系。
[*]需要一定的编程和CAD知识。
2. 使用AutoCAD内置的表格对象（Table Object）自AutoCAD 2005版本起，CAD引入了专用的表格对象（Table），这是识别和导出表格数据的另一条有效路径。AutoCAD的表格对象类似于Excel中的表格，具备明确的行、列结构及单元格内容。 主要步骤：
[*]直接读取表格对象：通过AutoCAD的API（如AutoCAD .NET API或ObjectARX），可以直接读取表格对象，获取行、列信息，以及每个单元格的文本、数值等内容。
[*]数据提取与导出：基于这些API，用户可以轻松将表格内容导出为CSV、Excel等常见的表格文件格式，便于后续的数据分析和处理。
优点：
[*]操作简便，表格对象的结构化数据便于直接提取。
[*]对于表格对象较为标准的CAD文件，识别精度高。
局限性：
[*]仅适用于含有AutoCAD内置表格对象的图纸，无法处理手动绘制的表格。
3. 使用OCR（光学字符识别）技术对于某些复杂或非标准的表格，特别是手动绘制的表格，图形对象的解析可能存在较大挑战。在这种情况下，OCR技术是一种有效的替代方案。OCR能够从图像中识别出文字，并通过算法还原表格结构。主要步骤：
[*]图像转换：首先，将CAD图导出为高分辨率的图像格式（如PNG、TIFF）。这些图像能更好地呈现表格中的文字和边框。
[*]OCR识别：使用OCR软件对图像中的文字和表格线条进行识别。部分高级OCR工具可以自动识别表格行列，恢复数据的矩阵结构。
[*]数据导出：OCR工具通常可以直接将识别到的表格导出为Excel或CSV格式。
优点：
[*]对于复杂的手工绘制表格，OCR技术能有效识别图像中的内容，弥补了传统CAD对象解析的不足。局限性：
[*]OCR技术对图像质量有较高的要求，低分辨率的图纸可能导致识别精度下降。
[*]部分表格中的内容（如特殊符号、格式）可能无法准确识别。
总结利用AutoCAD内置表格对象无法处理用线条绘制出的表格的情况；OCR技术适用于图像，对于复杂的CAD图纸处理，由于干扰因素比较多，精度很差。基于图形对象解析的方法 ，尽管算法复杂，但如果能实现，则性能和效果是最佳的，也更具有通用性，能确保数据的准确性和完整性。
图形对象解析解析表格算法介绍通过分析CAD文件中的几何图形（如直线、文字对象等），判断它们是否组成了表格结构，并从中提取数据。以下是实现步骤：1. CAD文件读取与解析首先，使用唯杰地图的数据查询接口 ，查询图中所有的直线、多段线、二维多段线、三维多段线、单行文本、多行文本对象。如果使用内存直接打开的话，可以使用后台表达式查询图中所有的对象实体。2. 几何对象的提取与分类典型的表格是由水平和垂直的直线构成，因此首要任务是筛选出这些直线对象。对于较复杂的图形，可能还需要筛选出多段线或矩形。如果多段线来表示单元格边框，则需要先将其分解为简单的线段。在提取直线时，需获取其几何参数，包括起点和终点的坐标。对于每个直线对象，记录其方向（水平或垂直）、长度、位置等参数。此外，提取表格内的文本对象，通过文本的插入点坐标与表格框架的相对位置，确定其所在的单元格。3. 表格框架的识别表格的框架通常由交叉的水平线和垂直线组成。识别表格框架的核心在于检测这些直线是否形成了规则的行列布局。具体步骤如下：
[*]水平线和垂直线的区分：通过计算直线的斜率或起点、终点的相对位置，判定直线是水平线还是垂直线。
[*]线段聚类：将相互平行、间隔距离接近的线段分为一组。例如，所有水平线可按Y坐标排序，将Y坐标接近且在容差范围内的线段归为同一行。同样地，对垂直线按X坐标进行聚类，形成列结构。
[*]交点计算：通过水平线和垂直线的交点，确定表格的每个单元格的边界。这些交点是表格的关键节点，构成了单元格的顶点。
通过查看相关论文，在一篇<<表格识别中的算法改进>>论文中介绍的通过特征点识别表格边框帮助很大。https://vjmap.com/blogimages/202410171410009.pnghttps://vjmap.com/blogimages/202410171411387.png4. 单元格结构的提取在识别出表格的框架后，可以通过水平线和垂直线的交点来确定每个单元格的边界。每个单元格的范围由相邻水平线和垂直线的交点定义。需要特别处理线条缺失的情况，例如某些手动绘制的表格可能不完整，部分边界线缺失，这时需要通过推测和补全技术来弥补边界的缺失。5. 文本与单元格的关联表格中的核心数据通常以文本形式存在。文本对象通常具有插入点坐标、字体信息以及文本内容。为了将文本与表格中的单元格正确关联，需要将每个文本对象的插入点与之前识别出的单元格范围进行比较，确定其所属的单元格。可以采用以下方法：
[*]坐标匹配：通过检查文本插入点是否位于某个单元格的边界内，将该文本归属到该单元格中。由于文本插入点可能位于单元格的不同位置（如左下角或中心），需根据文本对齐方式进行调整。
[*]多文本处理：如果一个单元格中包含多个文本对象，则需要将这些文本内容合并为单一数据，或根据特定规则进行分隔和处理。
6. 合并单元格的识别与处理合并单元格是表格中常见的复杂情况。通过检查相邻单元格是否共享相同的边界线，可以识别合并单元格。具体而言，如果某些行或列的线条缺失且相邻单元格的内容一致，则可以判断它们是合并单元格。处理时，将合并单元格的内容统一保存，并调整其输出形式，以确保数据的一致性。7. 优化与异常处理在表格解析的过程中，还需考虑一些可能的异常情况：
[*]线条断裂或不连续：CAD图中的线条可能由于绘制精度问题而存在细微的断裂，识别时需要设置一定的容差值来处理这些异常情况。
[*]复杂图形混淆：有时图纸中会包含其他几何形状或注释，它们可能干扰表格的识别。通过采取对象筛选的方法，仅处理与表格相关的几何对象。
实现效果在唯杰地图管理云平台 vjmap.com/app/cloud 上传要提取表格的CAD图形，成功打开后，点击“更多功能”里面的“自动提取图中所有表格”https://vjmap.com/blogimages/extractTable.gif
对于一些复杂的图形或有误差的图形，可适当的增大误差值或“选择区域手动提取表格数据”https://vjmap.com/blogimages/extractTable2.gif
提出的数据是后台返回表格数据的json格式，示例中用table组件做了展示。如果需要把数据导出为excel或csv格式，可以基于此示例（此示例已开源）完善下即可。在唯杰地图中表格特征点用如下值表示，可以设置界面里面点击调试输出“位置标识”进行查看调试。https://vjmap.com/blogimages/202410192107825.pnghttps://vjmap.com/blogimages/202410192110660.png接口文档：（bs架构，后端用c++开发，前端可通过js调用后台接口）
/**
* 自动提取图中表格参数
*/
export interface IExtractTale {
/** 地图ID. */
mapid?: string;
/** 地图版本(为空时采用当前打开的地图版本). */
version?: string;
/** 图层样式名.为空时，将由选择的实体的图层来决定 */
layer?: string;
/** 范围 为空表示此个图，否则为指定区域查询提取. */
bounds?: string;
/** 查询条件(默认为所有线). */
condition?: string;
/** 是否输出调试数据. */
debug?: boolean;
/** 小数点计算精度. 正数表示精度为小数点后几位，负数表示精度为小数点前几位 默认为4 */
digit?: number;
/** 误差值. 正数表示距离小于这个误差值就以为是直线（为零的话表示自动求误差值)，负数表示自动获取的误差值比例倍数大小 默认为0自动*/
tol?: number;
/** 表格边框最少点. 如果表格边框点数小于这个数将排查此表格. 默认 12*/
tableEdgeMinPoint?: number;
/** 表格文本最少数. 如果表格中所有文本个数小于这个数将排查此表格. 默认 4*/
tableTextMinCount?: number;
/** 单元格最大面积比.单元格面积占整体表格面积的比例不能超过这值，超过了此值，将不获取内容 . 默认 90*/
cellMaxArea?: number;
/** 空值所占最小比例. 空值占所有表格的比例超过此值将排查此表格. 默认 90*/
cellEmptyRatio?: number;
/** 单元格最大个数 允许的单元格最大个数,超过这值将排查此表格 . 默认 100000 */
tableMaxCellCount?: number;
/** 表格数据允许重复. 表格数据允许重复会尽可能搜索多的表格，但同一份数据可能在不同的表格中 默认false */
seachTableMost?: boolean;
/** 查找子图范围 默认false */
findChildMapRects?: boolean;
}
/**
* 自动提交图中的表格
* @param param 参数
* @return {Promise<any>}
*/
async cmdExtractTale(param: IExtractTale)
可点击 vjmap.com/app/cloud/#/map/sys_table?version=v1&mapopenway=GeomRender&vector=false 在线体验
扩展应用如果把上面提取表格的算法稍改进下，也可以应用于获取所有子图范围。可需要把上面接口文档中的findChildMapRects设置为true，即可获取所有子图范围。再调用拆分子图的功能即可。https://vjmap.com/blogimages/splitmap.gif
/**
* 拆分子图参数
*/
export interface ISplitChildMaps {
/** 地图ID. */
mapid?: string;
/** 文件ID. (有mapid，优先使用mapid,没有mapid，使用fileid) */
fileid?: string;
/** 地图版本(为空时采用当前打开的地图版本). */
version?: string;
/** 每个子图拆分后是否全图. 默认false */
isFullExtent?: boolean;
/** 子图范围数组. ["x1,y1,x2,y2","x1,y1,x2,y2", ...] */
clipBounds: string[];
/** 方法 cloneObjects 通过深度克隆实体,效率最快(默认),cloneDb 通过克隆文档数据库，效率较快；cloneMap 通过克隆图，效率较慢，但最能保持原样*/
method?: "cloneObjects" | "cloneDb" | "cloneMap";
/** 是否启动新进程处理（不影响主进程，看初始速度慢些） 默认true */
startNewProcess?: boolean;
}
/**
* 拆分子图
* @param param 参数
* @return {Promise<any>}
*/
async cmdSplitChildMaps(param: ISplitChildMaps)
拆分子图在线示例 vjmap.com/demo/#/demo/map/service/22findsubmapsplit2
终于看到技术含量高的博主了 对于CAD图，因为他是矢量图形，如果把图形转成图像，使用OCR识别，图形中的精确坐标数据和实体类型其实是丢失了的。所以OCR只能识别一些简单点的，对于复杂点的图形，识别精度坐比较差。而我们采用的是基于图形对象解析的方法，分析CAD本身的图形数据，通过上面说的算法，基于表格的特征，提出表格线和表格中的文字， 这样准确高会很高，效率也很快。 你有种再说一遍 发表于 2024-10-20 21:06
终于看到技术含量高的博主了
使用OCR（光学字符识别）技术 看不懂~~~~~~~ Bao_lai 发表于 2024-10-20 22:34
使用OCR（光学字符识别）技术
没啥特别吧,现在cv都被yolo代替了 牛呀。。。。。。。。 这就叫专业 终于看到技术含量高的帖子主了
（惊惊是这么说的，俺也不懂） 新手上路，这么猛的麽:lol
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