Ich bin stolz, Ihnen page2Circuit vorstellen zu können; ein Computer-Vision- und neuronales Netzwerkprojekt, an dem ich derzeit arbeite.
Ziel – Das Ziel von page2Circuit besteht darin, den Prozess der Konvertierung handgezeichneter Schaltkreisbilder in digital generierte Schaltpläne zu vereinfachen.
page2Circuit nutzt die Leistungsfähigkeit von Python zusammen mit der Leistungsfähigkeit von PyTorch und OpenCV. Die Software nutzt einige der bekanntesten fortschrittlichen Algorithmen in CV- und neuronalen Netzwerkmodellen, um Ihre handgezeichneten Skizzen genau zu interpretieren und zu übersetzen. Mit nur wenigen Klicks können Sie Ihre Ideen mühelos in präzise digitale Darstellungen umwandeln.
Angenommen, der Benutzer stellt ein Eingabebild bereit:
Wie funktioniert es also?
Nun, in diesem Blog werden wir der Sache auf den Grund gehen. Wir werden die genauen Schritte besprechen, die page2Circuit verwendet. Um Ihnen den Einstieg in diese aufregende Reise zu erleichtern, gehen wir die ersten 8 Schritte durch. Aber machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie mehr erfahren möchten – es kommt noch mehr! In unserem nächsten Blogbeitrag werden wir uns mit den verbleibenden Schritten befassen.
Schritt 1
Zuerst konvertieren wir das Bild des Benutzers in Graustufen und wenden dann Schwellenwerte an. Ein Nachteil herkömmlicher Schwellenwertmethoden besteht jedoch darin, dass sie auf einem festen Schwellenwert basieren, um zwischen Vordergrund- und Hintergrundpixeln zu unterscheiden. Dieser Ansatz wird problematisch, wenn das Eingabebild ungleichmäßig beleuchtet ist oder die Lichtbedingungen variieren, da es schwierig wird, einen einzigen globalen Schwellenwert zu finden, der zum gesamten Bild passt. Adaptives Schwellenwertverfahren behebt dieses Problem, indem es Beleuchtungsänderungen effizient verarbeitet und in solchen Szenen verbesserte Segmentierungsergebnisse liefert.