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ai-cad-quant/docs/tasks/task_detail_2026_07_08.md
zwt13703 4983048268 feat: 新增 CAD 元素识别模块,支持柱子/文字/墙体候选检测
- 新增 element_detector.py,包含 ColumnDetector、TextExtractor、WallCandidateDetector
- ColumnDetector:通过 INSERT 块名关键词识别柱子候选
- TextExtractor:提取 TEXT/MTEXT 内容、坐标、图层
- WallCandidateDetector:按长度阈值筛选 LINE/LWPOLYLINE,排除标注图层
- 采用 OOP 设计,所有规则可配置,保留原始 handle 追溯
- 输出 element_detection.json 和 element_report.txt
- 更新 main.py 集成元素识别步骤
2026-07-08 14:39:54 +08:00

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任务执行摘要

会话 ID: 1

  • [2026-07-08]
  • 执行原因: 实现 ezdxf DXF 解析测试程序,读取并输出 samples 目录下 DXF 文件的内容。
  • 执行过程:
    1. 安装 ezdxf 库(v1.4.4)。
    2. 编写 requirements.txt,添加 ezdxf 依赖。
    3. 实现 main.py,包含以下功能模块:
      • 文档基本信息输出(DXF 版本、编码、单位、图形范围)
      • 图层列表及状态(颜色、线型、线宽、ON/OFF/FROZEN/LOCKED
      • 模型空间实体类型统计
      • 实体详细信息(LINE、CIRCLE、ARC、LWPOLYLINE、MTEXT、TEXT、DIMENSION、INSERT 等类型的专属属性解析)
      • 块定义列表
      • 布局/图纸空间列表
    4. 运行程序验证,成功解析目标 DXF 文件,输出 20 个实体(9 个 DIMENSION、6 个 MTEXT、5 个 LWPOLYLINE)、13 个块定义、3 个布局。
  • 执行结果: 程序正常运行,完整输出了 samples/decimal-inch-drawing-sheet-size-ASME-Y14.1-cad-block-dwg.dxf 的全部结构和内容信息。

会话 ID: 2

  • [2026-07-08 13:58]
  • 执行原因: 将 main.py 单文件脚本拆分为模块化结构(layer_analysis.py + entity_analysis.py + main.py),面向第二阶段墙体识别、面积计算等功能扩展。
  • 执行过程:
    1. 创建 layer_analysis.py:遍历图层统计实体数量和类型,基于常见中英文命名规则进行角色推断(墙体/门窗/标注/文字/柱/设备/填充等)。
    2. 创建 entity_analysis.py:实体类型统计、INSERT 按块名聚合(含插入坐标/旋转/缩放)、TEXT/MTEXT 文本内容提取,保留 extract_entity_props() 逻辑。
    3. 重构 main.py:读取 DXF 后调度两个分析模块,组装输出 output/cad_analysis.json,保留终端摘要打印。
    4. 创建 README.md 使用说明文档。
    5. 运行验证:成功解析洗浴中心C-48.dxf(719个实体、12个图层、11种块、71条文本),JSON 输出格式正确。
  • 执行结果: 模块化拆分完成,代码结构清晰,JSON 输出符合 Task1 规范,为后续墙体识别等功能扩展奠定基础。

会话 ID: 3

  • [2026-07-08 14:39]
  • 执行原因: 实现 Task2 —— CAD 基础构件候选识别 Demo,从 DXF 数据中识别柱子、文字和墙体候选。
  • 执行过程:
    1. 创建 element_detector.py,采用 OOP 设计,包含三个独立识别器:
      • ColumnDetector:通过 INSERT 块名关键词(柱/column/COL)识别柱子候选
      • TextExtractor:提取所有 TEXT/MTEXT 的内容、坐标、图层
      • WallCandidateDetector:分析 LINE/LWPOLYLINE,按长度阈值(>=500)筛选,排除标注图层(DIM/TEXT/DEFPOINTS
    2. ElementDetector 作为编排器统一调度,所有规则可配置。
    3. 更新 main.py 集成元素识别步骤,输出 element_detection.json 和 element_report.txt。
    4. 修复 ezdxf Vec3 切片兼容问题。
  • 执行结果: 成功识别 6 个柱子候选(柱子01)、71 条文字、231 条墙体候选(179 LINE + 52 LWPOLYLINE),输出文件格式符合 Task2 规范。