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以下是使用Python对比两张CAD图并标记差异的解决方案，结合图像处理和CAD结构分析：

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一、环境准备与库选择

1. 图像处理库：使用OpenCV进行图像差异检测、颜色空间转换和轮廓分析。
2. CAD解析库：若为DXF格式，使用ezdxf解析实体信息（如块、线条、圆等）。
3. 几何计算库：scikit-image用于结构相似性（SSIM）和仿射变换匹配。

import cv2
import ezdxf
from skimage.metrics import structural_similarity

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二、关键步骤实现

1. 加载与预处理

• 图像格式：使用OpenCV读取图片并转换为灰度图，进行高斯模糊去噪。

  left_img = cv2.imread("left.png")
  right_img = cv2.imread("right.png")
  gray_left = cv2.cvtColor(left_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  gray_right = cv2.cvtColor(right_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  

• DXF格式：通过ezdxf提取实体坐标和属性。

  doc_left = ezdxf.readfile("left.dxf")
  doc_right = ezdxf.readfile("right.dxf")
  

2. 红框区域检测

• 颜色阈值法：在HSV空间识别红色区域，提取红框坐标。

  hsv = cv2.cvtColor(right_img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
  lower_red = np.array([0, 50, 50])
  upper_red = np.array([10, 255, 255])
  mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
  contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
  

3. 差异检测

• 图像差异法：通过像素对比标记新增部件。

  diff = cv2.absdiff(gray_left, gray_right)
  _, thresh = cv2.threshold(diff, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)
  

• 实体对比法（DXF）：遍历右图实体，检查是否存在于左图。

  right_entities = {entity.dxf.handle for entity in doc_right.modelspace()}
  left_entities = {entity.dxf.handle for entity in doc_left.modelspace()}
  new_entities = right_entities - left_entities
  

4. 旋转匹配检测

• 仿射变换匹配：对左图零件进行旋转，与右图红框区域计算相似度。

  (height, width) = right_roi.shape[:2]
  center = (width // 2, height // 2)
  rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle=90, scale=1)
  rotated_left = cv2.warpAffine(left_roi, rotation_matrix, (width, height))
  ssim_score = structural_similarity(rotated_left, right_roi)
  if ssim_score > 0.8:  # 阈值可调整cv2.rectangle(right_img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)  # 标记为旋转后的零件
  

5. 结果标记

• 在右图中用绿色框标记旋转后的零件，用红色框标记完全新增的零件。

  for (x, y, w, h) in new_contours:cv2.rectangle(right_img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
  

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三、优化与注意事项

1. 阈值调整：根据实际图像质量调整SSIM相似度阈值（如0.7-0.9）。
2. 多角度旋转匹配：若旋转角度未知，可遍历0°-360°以寻找最大匹配值。
3. 矢量数据优先：若为DXF文件，直接对比实体属性更高效。

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示例输出效果

• 红色框：右图新增的独立零部件。
• 绿色框：左图零件经旋转后存在于右图的区域。

通过结合图像差异和几何变换匹配，可精准识别新增与变换的零件。若需完整代码或参数调优细节，可进一步提供CAD样本文件。