python---图片转dxf类型

python—图片转dxf类型(目前只能画出轮廓)

gitee地址

https://gitee.com/dobest-li/python—convert-image-to-dxf

下载包注意

如果pip时出现socket.timeout:The read operation timed out 
一般是下载过慢，超出默认时间，修改响应时间即可。
windows:   pip --default-timeout=100 install xxx
linux:     pip --default-timeout=100 install -U xxx

大概思路：

• 获取图片，实现二值化，然后再利用使用高斯模糊来减少噪声，再利用canny获取轮廓，使用ezdxf进行描边。

注意：

• 因为是二值化图，所以不能使用彩色图，用示例中那种
• 这个只能辅助画图，有些软件是可以直接进行导出导入，远远比代码中更为精细
• 图片越清晰，放大之后不是断断续续的黑点，那么对其生成的dxf也会越精细，虽然只有轮廓
• 对于圆形，如果用霍夫圆去检测，有时候检测出多个圆，所以没有放到下边代码中，现在所展示的圆是通过线段的方式去描出（可以考虑）

代码实现：

import cv2
import numpy as np
import ezdxf


def image_to_dxf(image_path, dxf_path):

    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    #图像反转
    flipped_image = cv2.flip(image, -1)
    flipped_image2 = cv2.flip(flipped_image, 1)

    if image is None:
        raise ValueError("无法读取图像文件")

    # image[image < 50] = 0

    blurred = cv2.GaussianBlur(flipped_image2, (3, 3), 0)
    # 使用阈值处理来二值化图像（如果需要进一步处理）
    _, thresholded = cv2.threshold(blurred, 211, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 使用Canny边缘检测算法提取边缘
    edges = cv2.Canny(thresholded, 3, 20,apertureSize=7,L2gradient=True)

    # 找到轮廓

    # 简单找到轮廓点 这个文件相对小
    # contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST ,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # cv2.CHAIN_APPROX_NONE找到所有轮廓点  这个文件相对较大
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
    # 创建新的DXF文档
    doc = ezdxf.new()
    msp = doc.modelspace()

    # 遍历轮廓并添加到DXF文件中
    for contour in contours:
        # 将轮廓的ndarray转换为列表的列表（每个子列表是一个(x, y)坐标对）
        points = contour.reshape(-1, 2).tolist()
        msp.add_polyline2d(points)

        # 保存DXF文件
    doc.saveas(dxf_path)


# 调用函数
#jpg png 都可以
image_to_dxf('templates\\test.png', 'output.dxf')

代码实现的效果

原先图片

使用代码之后的dxf文件：