以下是使用Python對比兩張CAD圖并標記差異的解決方案，結合圖像處理和CAD結構分析：

---

一、環境準備與庫選擇

1. 圖像處理庫：使用OpenCV進行圖像差異檢測、顏色空間轉換和輪廓分析。
2. CAD解析庫：若為DXF格式，使用ezdxf解析實體信息（如塊、線條、圓等）。
3. 幾何計算庫：scikit-image用于結構相似性（SSIM）和仿射變換匹配。

import cv2
import ezdxf
from skimage.metrics import structural_similarity

---

二、關鍵步驟實現

1. 加載與預處理

• 圖像格式：使用OpenCV讀取圖片并轉換為灰度圖，進行高斯模糊去噪。

  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：通過ezdxf提取實體坐標和屬性。

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

2. 紅框區域檢測

• 顏色閾值法：在HSV空間識別紅色區域，提取紅框坐標。

  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. 差異檢測

• 圖像差異法：通過像素對比標記新增部件。

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

• 實體對比法（DXF）：遍歷右圖實體，檢查是否存在于左圖。

  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. 旋轉匹配檢測

• 仿射變換匹配：對左圖零件進行旋轉，與右圖紅框區域計算相似度。

  (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:  # 閾值可調整cv2.rectangle(right_img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)  # 標記為旋轉后的零件
  

5. 結果標記

• 在右圖中用綠色框標記旋轉后的零件，用紅色框標記完全新增的零件。

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

---

三、優化與注意事項

1. 閾值調整：根據實際圖像質量調整SSIM相似度閾值（如0.7-0.9）。
2. 多角度旋轉匹配：若旋轉角度未知，可遍歷0°-360°以尋找最大匹配值。
3. 矢量數據優先：若為DXF文件，直接對比實體屬性更高效。

---

示例輸出效果

• 紅色框：右圖新增的獨立零部件。
• 綠色框：左圖零件經旋轉后存在于右圖的區域。

通過結合圖像差異和幾何變換匹配，可精準識別新增與變換的零件。若需完整代碼或參數調優細節，可進一步提供CAD樣本文件。