CAD2025调用微软的机器学习库Microsoft.ML

伊江痕

软件平台：CAD2025
开发规范：.NET Standard
开发框架：.NET8.0
开发语言：C#
涉及库：CAD开发基本类库及Microsoft.ML，如图1（nuget上自行下载）
演示算法类别：线性支持向量机算法
说明：目前测试的结果是，应该只有CAD2025能很好的调用这个机器学习库，因为25支持.NET8。其他仅支持Framework框架的CAD版本，在开发的时候调用Microsoft.ML都会产生各种意想不到的问题。

伊江痕

源代码：

1. using Autodesk.AutoCAD.DatabaseServices;
   
2. using Autodesk.AutoCAD.Geometry;
   
3. using Microsoft.ML;
   
4. using Microsoft.ML.Data;
   
5. using Microsoft.ML.Trainers;
   
6. using System;
   
7. using System.Collections.Generic;
   
8. using System.Linq;
   
9. using System.Text;
   
10. using System.Threading.Tasks;
    
11. 
    
12. namespace Net8Cad
    
13. {
    
14.     public class MLTest
    
15.     {
    
16.         [CommandMethod("mssvm")]
    
17.         public void Run()
    
18.         {
    
19.             Document doc = Application.DocumentManager.MdiActiveDocument;
    
20.             Editor editor = doc.Editor;
    
21.             Database db = HostApplicationServices.WorkingDatabase;
    
22.             try
    
23.             {
    
24.                 // 数据集的获取
    
25.                 var circles = GetAllT_viaSelection<Circle>(doc);
    
26.                 List<PointData> pointsData = new List<PointData>();
    
27.                 foreach ( var circle in circles )
    
28.                 {
    
29.                     PointData pd=new PointData();
    
30.                     pd.PointX = (float)circle.Center.X;
    
31.                     pd.PointY = (float)circle.Center.Y;
    
32.                     pd.PointZ = (float)circle.Center.Z;
    
33.                     if (circle.Color.ColorIndex == 1)
    
34.                     {
    
35.                         pd.PointLabel = true;
    
36.                     }
    
37.                     else
    
38.                     {
    
39.                         pd.PointLabel = false;
    
40.                     }
    
41.                     pointsData.Add(pd);
    
42.                 }
    
43. 
    
44.                 // 构建机器学习的训练模型
    
45.                 var mlContext = new MLContext();
    
46.                 var trainingDataView = mlContext.Data.LoadFromEnumerable<PointData>(pointsData);
    
47.                 var trainer=mlContext.BinaryClassification.Trainers.LinearSvm(
    
48.                     labelColumnName:"Label",
    
49.                     featureColumnName: "Features",
    
50.                     numberOfIterations:100);
    
51. 
    
52.                 var trainingPipeline = mlContext.Transforms.Concatenate(
    
53.                         outputColumnName: "NumFeatures",
    
54.                         nameof(PointData.PointX),
    
55.                         nameof(PointData.PointY),
    
56.                         nameof(PointData.PointZ))
    
57.                     
    
58.                     .Append(mlContext.Transforms.Concatenate(outputColumnName: "Features", "NumFeatures"))
    
59.                     .Append(mlContext.Transforms.CopyColumns(outputColumnName: "Label",
    
60.                                                              inputColumnName: nameof(PointData.PointLabel)))
    
61.                     .Append(trainer);
    
62. 
    
63.                 var model = trainingPipeline.Fit(trainingDataView);
    
64.                 var svmModel = model.LastTransformer.Model;
    
65.                 var weights = svmModel.Weights;  // w1*x+w2*y+b=0
    
66.                 var bias=svmModel.Bias;
    
67.                 WriteMessage(doc, "训练模型为：" + $"{model}");
    
68.                 WriteMessage(doc, $"weights 个数：{weights.Count} bias 值为：{bias}");
    
69.                 WriteMessage(doc, $"第一个：{weights[0]} 第二个{weights[1]} 第三个{weights[2]}");
    
70. 
    
71.                 // w1*x+w2*y+b=0
    
72.                 double x1 = 100;
    
73.                 double x2 = 200;
    
74.                 double y1 = (weights[0] * x1 + bias) / (-weights[1]);
    
75.                 double y2 = (weights[0] * x2 + bias) / (-weights[1]);
    
76. 
    
77.                 Xline xl = new Xline();
    
78.                 xl.BasePoint = new Point3d(x1, y1, 0);
    
79.                 xl.SecondPoint=new Point3d(x2, y2, 0);
    
80.                 ToModelSpace(doc, xl);
    
81.                 WriteMessage(doc, "done");
    
82.             }
    
83.             catch (System.Exception ex)
    
84.             {
    
85. 
    
86.                 string msg = "报错为：" + ex.Message + "\n" + "位置为：" + ex.StackTrace;
    
87.                 WriteMessage(doc, msg);
    
88. 
    
89.             }
    
90.         }
    
91.         List<T> GetAllT_viaSelection<T>(Document doc) where T : Entity
    
92.         {
    
93.             List<T> selectedLines = new List<T>();
    
94. 
    
95.             using (Transaction tr = doc.Database.TransactionManager.StartTransaction())
    
96.             {
    
97.                 // 设置提示词
    
98.                 PromptSelectionOptions opts = new PromptSelectionOptions();
    
99.                 opts.MessageForAdding = "\n请框选：\n";
    
100.                 // 提示用户框选实体
     
101.                 PromptSelectionResult result = doc.Editor.GetSelection(opts);
     
102.                 if (result.Status != PromptStatus.OK)
     
103.                     return null;
     
104. 
     
105.                 // 获取选中实体的ObjectId数组
     
106.                 ObjectId[] objectIds = result.Value.GetObjectIds();
     
107. 
     
108.                 // 遍历选中实体
     
109.                 foreach (ObjectId objectId in objectIds)
     
110.                 {
     
111.                     // 通过ObjectId打开实体
     
112.                     Entity entity = (Entity)objectId.GetObject(OpenMode.ForRead, false);
     
113. 
     
114.                     // 判断实体是否为Line类型
     
115.                     if (entity.GetType() == typeof(T))
     
116.                     {
     
117.                         T line = (T)entity;
     
118.                         selectedLines.Add(line);
     
119.                     }
     
120.                 }
     
121. 
     
122.                 tr.Commit();
     
123.             }
     
124.             return selectedLines;
     
125.         }
     
126.         void WriteMessage(Document doc, string message)
     
127.         {
     
128.             Editor editor = doc.Editor;
     
129.             editor.WriteMessage("\n" + message);
     
130.         }
     
131.         ObjectId ToModelSpace(Document doc, Entity entity)
     
132.         {
     
133.             ObjectId objectId;
     
134. 
     
135.             using (doc.LockDocument())
     
136.             {
     
137.                 Database database = doc.Database;
     
138.                 using (Transaction trans = database.TransactionManager.StartTransaction())
     
139.                 {
     
140.                     BlockTable blockTable = (BlockTable)trans.GetObject(database.BlockTableId, OpenMode.ForWrite, false);
     
141.                     BlockTableRecord blockTableRecord = (BlockTableRecord)trans.GetObject(blockTable[BlockTableRecord.ModelSpace], OpenMode.ForWrite, false);
     
142.                     objectId = blockTableRecord.AppendEntity(entity);
     
143.                     trans.AddNewlyCreatedDBObject(entity, true);
     
144.                     trans.Commit();
     
145. 
     
146.                 }
     
147. 
     
148.             }
     
149. 
     
150.             return objectId;
     
151.         }
     
152. 
     
153. 
     
154. 
     
155.     }
     
156.     public class PointData
     
157.     {
     
158.         [LoadColumn(0)]
     
159.         public bool PointLabel { get; set; }
     
160.         [LoadColumn(1)]
     
161.         public float PointX { get; set; }
     
162.         [LoadColumn(2)]
     
163.         public float PointY { get; set; }
     
164.         [LoadColumn(3)]
     
165.         public float PointZ { get; set; }
     
166.     }
     
167. }
     

using Autodesk.AutoCAD.DatabaseServices;<br /> using Autodesk.AutoCAD.Geometry;<br /> using Microsoft.ML;<br /> using Microsoft.ML.Data;<br /> using Microsoft.ML.Trainers;<br /> using System;<br /> using System.Collections.Generic;<br /> using System.Linq;<br /> using System.Text;<br /> using System.Threading.Tasks;<br /> <br /> namespace Net8Cad<br /> {<br />     public class MLTest<br />     {<br />         [CommandMethod("mssvm")]<br />         public void Run()<br />         {<br />             Document doc = Application.DocumentManager.MdiActiveDocument;<br />             Editor editor = doc.Editor;<br />             Database db = HostApplicationServices.WorkingDatabase;<br />             try<br />             {<br />                 // 数据集的获取<br />                 var circles = GetAllT_viaSelection<Circle>(doc);<br />                 List<PointData> pointsData = new List<PointData>();<br />                 foreach ( var circle in circles )<br />                 {<br />                     PointData pd=new PointData();<br />                     pd.PointX = (float)circle.Center.X;<br />                     pd.PointY = (float)circle.Center.Y;<br />                     pd.PointZ = (float)circle.Center.Z;<br />                     if (circle.Color.ColorIndex == 1)<br />                     {<br />                         pd.PointLabel = true;<br />                     }<br />                     else<br />                     {<br />                         pd.PointLabel = false;<br />                     }<br />                     pointsData.Add(pd);<br />                 }<br /> <br />                 // 构建机器学习的训练模型<br />                 var mlContext = new MLContext();<br />                 var trainingDataView = mlContext.Data.LoadFromEnumerable<PointData>(pointsData);<br />                 var trainer=mlContext.BinaryClassification.Trainers.LinearSvm(<br />                     labelColumnName:"Label",<br />                     featureColumnName: "Features",<br />                     numberOfIterations:100);<br /> <br />                 var trainingPipeline = mlContext.Transforms.Concatenate(<br />                         outputColumnName: "NumFeatures",<br />                         nameof(PointData.PointX), <br />                         nameof(PointData.PointY), <br />                         nameof(PointData.PointZ))<br />                     <br />                     .Append(mlContext.Transforms.Concatenate(outputColumnName: "Features", "NumFeatures"))<br />                     .Append(mlContext.Transforms.CopyColumns(outputColumnName: "Label",<br />                                                              inputColumnName: nameof(PointData.PointLabel)))<br />                     .Append(trainer);<br /> <br />                 var model = trainingPipeline.Fit(trainingDataView);<br />                 var svmModel = model.LastTransformer.Model;<br />                 var weights = svmModel.Weights;  // w1*x+w2*y+b=0<br />                 var bias=svmModel.Bias; <br />                 WriteMessage(doc, "训练模型为：" + $"{model}");<br />                 WriteMessage(doc, $"weights 个数：{weights.Count} bias 值为：{bias}");<br />                 WriteMessage(doc, $"第一个：{weights[0]} 第二个{weights[1]} 第三个{weights[2]}");<br /> <br />                 // w1*x+w2*y+b=0<br />                 double x1 = 100;<br />                 double x2 = 200;<br />                 double y1 = (weights[0] * x1 + bias) / (-weights[1]);<br />                 double y2 = (weights[0] * x2 + bias) / (-weights[1]);<br /> <br />                 Xline xl = new Xline();<br />                 xl.BasePoint = new Point3d(x1, y1, 0);<br />                 xl.SecondPoint=new Point3d(x2, y2, 0);<br />                 ToModelSpace(doc, xl);<br />                 WriteMessage(doc, "done");<br />             }<br />             catch (System.Exception ex)<br />             {<br /> <br />                 string msg = "报错为：" + ex.Message + "\n" + "位置为：" + ex.StackTrace;<br />                 WriteMessage(doc, msg);<br /> <br />             }<br />         }<br />         List<T> GetAllT_viaSelection<T>(Document doc) where T : Entity<br />         {<br />             List<T> selectedLines = new List<T>();<br /> <br />             using (Transaction tr = doc.Database.TransactionManager.StartTransaction())<br />             {<br />                 // 设置提示词<br />                 PromptSelectionOptions opts = new PromptSelectionOptions();<br />                 opts.MessageForAdding = "\n请框选：\n";<br />                 // 提示用户框选实体<br />                 PromptSelectionResult result = doc.Editor.GetSelection(opts);<br />                 if (result.Status != PromptStatus.OK)<br />                     return null;<br /> <br />                 // 获取选中实体的ObjectId数组<br />                 ObjectId[] objectIds = result.Value.GetObjectIds();<br /> <br />                 // 遍历选中实体<br />                 foreach (ObjectId objectId in objectIds)<br />                 {<br />                     // 通过ObjectId打开实体<br />                     Entity entity = (Entity)objectId.GetObject(OpenMode.ForRead, false);<br /> <br />                     // 判断实体是否为Line类型<br />                     if (entity.GetType() == typeof(T))<br />                     {<br />                         T line = (T)entity;<br />                         selectedLines.Add(line);<br />                     }<br />                 }<br /> <br />                 tr.Commit();<br />             }<br />             return selectedLines;<br />         }<br />         void WriteMessage(Document doc, string message)<br />         {<br />             Editor editor = doc.Editor;<br />             editor.WriteMessage("\n" + message);<br />         }<br />         ObjectId ToModelSpace(Document doc, Entity entity)<br />         {<br />             ObjectId objectId;<br /> <br />             using (doc.LockDocument())<br />             {<br />                 Database database = doc.Database;<br />                 using (Transaction trans = database.TransactionManager.StartTransaction())<br />                 {<br />                     BlockTable blockTable = (BlockTable)trans.GetObject(database.BlockTableId, OpenMode.ForWrite, false);<br />                     BlockTableRecord blockTableRecord = (BlockTableRecord)trans.GetObject(blockTable[BlockTableRecord.ModelSpace], OpenMode.ForWrite, false);<br />                     objectId = blockTableRecord.AppendEntity(entity);<br />                     trans.AddNewlyCreatedDBObject(entity, true);<br />                     trans.Commit();<br /> <br />                 }<br /> <br />             }<br /> <br />             return objectId;<br />         }<br /> <br /> <br /> <br />     }<br />     public class PointData<br />     {<br />         [LoadColumn(0)]<br />         public bool PointLabel { get; set; }<br />         [LoadColumn(1)]<br />         public float PointX { get; set; }<br />         [LoadColumn(2)]<br />         public float PointY { get; set; }<br />         [LoadColumn(3)]<br />         public float PointZ { get; set; }<br />     }<br /> }<br />

伊江痕

演示结果：如图
测试文件：见附件
视频演示：b站 伊江痕 链接为：伊江痕的b站演示_Microsoft.ML的使用

4551986

高大上

伊江痕

4551986 发表于 2024-3-29 16:03
高大上

装装掰                     

你有种再说一遍

哇塞,有点东西

伊江痕

你有种再说一遍 发表于 2024-3-29 18:22
哇塞,有点东西

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