我在此自豪地向您介绍 — page2circuit；我最近正在进行的一个计算机视觉和神经网络项目。
目标— page2circuit的目标是简化将手绘电路图像转换为数字生成原理图的过程。
page2circuit利用Python的强大功能以及PyTorch和OpenCV的强大功能，该软件利用 CV 和神经网络模型中一些著名的高级算法来准确解释和翻译您的手绘草图。只需点击几下，您就可以毫不费力地将您的创意转化为精确的数字表示。
假设用户提供了输入图像：
那么它是怎样工作的 ？
好吧，在这篇博客中，我们将深入探讨问题的核心。我们将讨论 page2circuit 使用的确切步骤。为了让您开始这个激动人心的旅程，我们将介绍最初的 8 个步骤。但是，如果您渴望了解更多，请不要担心——还有更多内容等着您！在我们的下一篇博文中，我们将深入研究其余步骤。
步骤1
首先，我们将用户的图像转换为灰度，然后应用阈值处理。然而，传统阈值化方法的一个缺点是它们依赖于固定的阈值来区分前景和背景像素。当输入图像的光照不均匀或光照条件变化时，这种方法就会出现问题，因为找到适合整个图像的单一全局阈值变得具有挑战性。自适应阈值处理通过有效处理光照变化并在此类场景中产生改进的分割结果来解决此问题。