CN116152382B - 结构平面布置图的数字化表征转化方法及装置、电子设备 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种结构平面布置图的数字化表征转化方法及装置、电子设备。结构平面布置图的数字化表征转化方法，包括：对结构平面布置图的灰度图进行第一图像处理，得到原始线图元集；基于原始线图元集中每条原始线图元的第一位置坐标，确定并提取多条目标线图元以及每一条目标线图元的第二位置坐标；基于每一条目标线图元的第二位置坐标，分别确定每一条目标线图元的目标交点集以及每一个目标交点的目标交点坐标；对灰度图进行第二图像处理，得到目标图元图像；基于每一条目标线图元的目标交点集、每一个目标交点的目标交点坐标以及目标图元图像，得到结构平面布置图的数字化表征。使转化成数字化表征的过程更便捷，更具有通用性。

Description

结构平面布置图的数字化表征转化方法及装置、电子设备
技术领域
本发明涉及建筑结构技术领域，具体涉及一种结构平面布置图的数字化表征转化方法及装置、电子设备。
背景技术
在建筑的设计、施工和维护的全生命流程中，结构平面布置图是表达结构设计信息、指导施工的重要信息载体。从存储形式上看，结构平面布置图是以图像形式存储的结构信息，方便人的直观感知和理解。但是，在结构评估的过程中，往往需要建立结构信息的数字化表征。例如，为评估已建成结构的抗震性能，常常需要在各类有限元软件中建立有限元模型，而有限元模型中的结构信息是以节点、单元为组织形式的数字化表征。
相关技术中，通过现有软件提供导入结构平面布置图CAD图纸的接口，可以实现从结构平面布置图到数字化表征的自动化转化。
但由于结构平面布置图的CAD图纸中存在复杂的图层、块、组等数据层次和逻辑，且不同机构的CAD图纸绘制方法也有差异，进而导致现有的软件无法针对所有结构平面布置图进行转换，从而影响对结构平面布置图进行转化的准确性。因此，亟需一种能够将结构平面布置图转化成数字化表征的准确率提高的方法。
发明内容
因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中针对结构平面布置图的数字化表征进行转化准确低的缺陷，从而提供一种结构平面布置图的数字化表征转化方法及装置、电子设备。
根据第一方面，本发明实施方式提供一种结构平面布置图的数字化表征转化方法，方法包括：
获取结构平面布置图的灰度图；
对灰度图进行第一图像处理，提取灰度图中包括的多条原始线图元，得到原始线图元集；
基于原始线图元集中每条原始线图元的第一位置坐标，确定并提取多条目标线图元以及每一条目标线图元的第二位置坐标；
基于每一条目标线图元的第二位置坐标，分别确定每一条目标线图元的目标交点集以及每一个目标交点的目标交点坐标；
对灰度图进行第二图像处理，以从灰度图中提取目标结构构件对应的目标图元，得到目标图元图像；
基于每一条目标线图元的目标交点集、每一个目标交点的目标交点坐标以及目标图元图像，得到结构平面布置图的数字化表征。
在该方式中，能够基于数字图像处理技术，自动识别结构平面布置图中所涉及的各结构构件之间的连接交点以及连接关系，得到结构平面布置图的数字化表征，进而使得结构平面布置图转化成数字化表征的过程更便捷，更具有通用性，更有助于提高对结构平面布置图进行数字化表征转化的准确性。
结合第一方面，在第一方面的第一实施例中，基于原始线图元集中每条原始线图元的第一位置坐标，确定并提取多条目标线图元以及每一条目标线图元的第二位置坐标，包括：
基于每一条原始线图元的第一位置坐标，分别确定每一条原始线图元的倾斜角度；
基于每两条原始线图元倾斜角度之间的角度差，对各个原始线元图进行第一分类处理，得到多个平行线图元集，其中，平行线图元集中任意两条平行线图元倾斜角度之间的角度差小于指定角度差阈值；
基于每一个平行线图元集的局部坐标系以及每一个平行线图元集中各平行线图元的第一位置坐标，分别确定每一个平行线图元集中包括的多个目标共线图元集，得到每一条目标线图元的第二位置坐标。
结合第一方面的第一实施例，在第一方面的第二实施例中，基于每一个平行线图元集的局部坐标系以及每一个平行线图元集中各平行线图元的第一位置坐标，分别确定每一个平行线图元集中包括的多个目标共线图元集，得到每一条目标线图元的第二位置坐标，包括：
根据当前平行线图元集的局部坐标系，对当前平行线图元集中的各个平行线图元的第一位置坐标执行坐标转换处理，得到每一条平行线图元的局部位置坐标，局部位置坐标包括对应平行线图元的第一端点局部坐标；
基于每两条平行线图元第一端点局部坐标中的纵坐标差值，对当前平行线图元集中各平行线图元进行第一分类处理，得到多个第一共线图元集；
基于第一共线图元集中每两条共线图元局部位置坐标的横坐标值，对第一共线图元集中各第一共线图元进行第二分类处理，得到与第一共线图元集对应的多个目标共线图元集；
将各目标共线图元集中的多个第一共线图元根据对应的局部位置坐标进行拼接，得到各目标共线图元集对应的目标线图元，以及每一条目标线图元的第二位置坐标。
结合第一方面的第二实施例，在第一方面的第三实施例中，当前平行线图元集包括第一平行线图元和第二平行线图元，第一平行线图元第一端点局部坐标中的纵坐标差值为第一纵坐标值，第二平行线图元第一端点局部坐标中的纵坐标差值为第二纵坐标值；
基于每两条平行线图元第一端点局部坐标中的纵坐标差值，对当前平行线图元集中各平行线图元进行第一分类处理，得到多个第一共线图元集，包括：
确定第一纵坐标值与第二纵坐标值之间的绝对差值；
若绝对差值小于第一坐标差阈值，则将第一平行线图元与第二平行线图元划分为同一第一共线类；
若绝对差值大于或者等于第一坐标差阈值，则将第一平行线图元与第二平行线图元划分为不同第一共线类；
响应当前平行线图元集中所有平行线图元遍历完成，得到多个第一共线图元集，其中，不同第一共线图元集对应不同第一共线类。
结合第一方面的第二实施例，在第一方面的第四实施例中，第一共线图元集包括第一共线图元和第二共线图元，第一共线图元的局部位置坐标包括第一端点的第一横坐标，第二共线图元的局部位置坐标包括第二端点的第二横坐标；基于第一共线图元集中每两条共线图元局部位置坐标的横坐标值，对第一共线图元集中各第一共线图元进行第二分类处理，得到与第一共线图元集对应的多个目标共线图元集，包括：
将当前第一共线图元集中各第一共线图元第一端点局部坐标中的横坐标值按照指定顺序进行排列，得到排序结果；
根据排序结果遍历每一条第一共线图元，若第一横坐标与第二横坐标之间的绝对差值小于第二坐标差阈值，则将第一共线图元和第二共线图元划分至同一第二共线类，第一共线图元与第二共线图元相邻；
若第一横坐标与第二横坐标之间的绝对差值大于或者等于第二坐标差阈值，则将第一共线图元和第二共线图元划分至不同第二共线类；
响应当前第一共线图元集中所有第一共线图元遍历完成，得到当前第一共线图元集对应的多个目标共线图元集，其中，不同目标共线图元集对应不同第二共线类。
结合第一方面的第二实施例至第四实施例中任一项实施例，在第一方面的第五实施例中，在得到每一条平行线图元的局部位置坐标之后，方法还包括：
遍历每一条平行线图元的局部位置坐标，确定对应平行线图元的倾斜方向，局部位置坐标包括对应平行线图元的第一端点局部坐标和第二端点局部坐标；
若存在倾斜方向与指定倾斜方向不同的平行线图元，则将平行线图元的第一端点坐标与第二端点坐标对调，形成平行线图元新的局部位置坐标。
结合第一方面，在第一方面的第六实施例中，基于每一条目标线图元的第二位置坐标，分别确定每一条目标线图元的目标交点集以及每一个目标交点的目标交点坐标，包括：
根据每一条目标线图元的第二位置坐标，分别确定每一条目标线图元的线段长度；
分别将每一条目标线图元的线段长度按照指定长度进行延长，调节对应目标线图元的第二位置坐标，得到各目标线图元对应的延长位置坐标；
基于每一条目标线图元对应的延长位置坐标，分别确定各目标线图元之间的位置关系；
根据各目标线图元之间的位置关系，分别确定每一条目标线图元对应的候选交点集，以及每一个候选交点的交点坐标；
基于每一个候选交点的交点坐标，对各目标线图元对应的候选交点集进行筛选，得到各目标线图元的目标交点集。
结合第一方面的第六实施例，在第一方面的第七实施例中，基于每一个候选交点的交点坐标，对各目标线图元对应的候选交点集进行筛选，得到各目标线图元的目标交点集，包括：
遍历每一个候选交点的交点坐标，确定相邻两个候选交点之间的交点距离；相邻两个候选交点包括第一候选交点和第二候选交点，第一候选交点为第一目标线图元的候选交点，第二候选交点为第二目标线图元的候选交点；
若交点距离大于或者等于指定距离阈值，则确定第一候选交点为第一目标线图元对应的目标交点，确定第二候选交点为第二目标线图元对应的目标交点；
若交点距离小于指定距离阈值，则基于第一候选交点的交点坐标以及第二候选交点的交点坐标，对第一候选交点和第二候选交点进行聚合处理，得到分别与第一目标线图元和第二目标线图元对应的目标交点以及目标交点的目标交点坐标；
将目标交点添加至第一目标线图元的候选交点集中，并将第一候选交点从第一目标线图元的候选交点集中删除，得到第一目标线图元的目标交点集；
将目标交点添加至第二目标线图元的候选交点集中，并将第二候选交点从第二目标线图元的候选交点集中删除，得到第二目标线图元的目标交点集。
结合第一方面，在第一方面的第八实施例中，基于每一条目标线图元的目标交点集、每一个目标交点的目标交点坐标以及目标图元图像，得到结构平面布置图的数字化表征，包括：
基于每一条目标线图元的目标交点集以及目标图元图像，构建多个结构节点，并确定每一个结构节点的节点类别；
基于每一条目标线图元的目标交点集、每一个目标交点的目标交点坐标以及目标图元图像，构建中间处理图像；
识别中间处理图像中多个有效线图元，并确定每一个有效线图元的线图元端点坐标；
通过各目标线图元对应有效线图元的线图元端点坐标，更新多个结构节点，得到结构平面布置图的结构节点集；
基于结构节点集中每一个结构节点的节点坐标以及每一个结构节点的节点类别，构建结构平面布置图的交点矩阵；
基于每一条目标线图元对应有效线图元的线图元端点坐标，分别确定每一条有效线图元对应的边类别以及每一条目标线图元对应的边类别；
基于每一条目标线图元的边类别，构建结构平面布置图的邻接矩阵；
将交点矩阵和邻接矩阵作为结构平面布置图的数字化表征。
结合第一方面的第八实施例，在第一方面的第九实施例中，基于每一条目标线图元的目标交点集以及目标图元图像，构建多个结构节点，并确定每一个结构节点的节点类别，包括：
获取空白图像；
基于每一条目标线图元的目标交点集，在空白图像上添加以各交点为圆心，指定长度为半径的填充圆图元作为结构节点，得到第一图像；
将第一图像与目标图元图像相交，判断各结构节点是否均与目标图元图像重叠；
若存在与目标图元图像重叠的结构节点，则将与目标图元图像重叠的结构节点的节点类别确定为柱节点；
若存在与目标图元图像不重叠的结构节点，则将与目标图元图像不重叠的结构节点的节点类别确定为非柱节点。
结合第一方面的第八实施例或第九实施例，在第一方面的第十实施例中，基于每一条目标线图元的目标交点集、每一个目标交点的目标交点坐标以及目标图元图像，构建中间处理图像，包括：
基于各目标线图元对应的目标交点坐标，将各目标线图元的目标交点集中各个目标交点进行排序，得到对应目标交点集的排序结果；
基于各目标交点集的排序结果，在空白图像上增添以指定像素为边宽且与各目标线图元对应的有向线图元，得到第二图像；
将第二图像与目标图元图像相交，得到中间处理图像。
根据第二方面，本发明实施方式还提供一种结构平面布置图的数字化表征转化装置，装置包括：
第一获取单元，用于获取结构平面布置图的灰度图；
第一处理单元，用于对灰度图进行第一图像处理，提取灰度图中包括的多条原始线图元，得到原始线图元集；
线条识别单元，用于基于原始线图元集中每条原始线图元的第一位置坐标，确定并提取多条目标线图元以及每一条目标线图元的第二位置坐标；
交点确定单元，用于基于每一条目标线图元的第二位置坐标，分别确定每一条目标线图元的目标交点集以及每一个目标交点的目标交点坐标；
第二处理单元，用于对灰度图进行第二图像处理，以从灰度图中提取目标结构构件对应的目标图元，得到目标图元图像；
转化单元，用于基于每一条目标线图元的目标交点集、每一个目标交点的目标交点坐标以及目标图元图像，得到结构平面布置图的数字化表征。
根据第三方面，本发明实施方式还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行第一方面及其可选实施方式中任一项的结构平面布置图的数字化表征转化方法。
根据第四方面，本发明实施方式还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面及其可选实施方式中任一项的结构平面布置图的数字化表征转化方法。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据一示例性实施例提出的一种结构平面布置图的数字化表征转化方法的流程图。
图2是根据一示例性实施例提出的一种结构平面布置图的灰度图。
图3是根据一示例性实施例提出的一种线图元的识别结果。
图4是根据一示例性实施例提出的一种目标线图元的识别结果。
图5是根据一示例性实施例提出的一种目标图元图像。
图6是根据一示例性实施例提出的一种确定目标线图元的第二位置坐标的流程图。
图7是根据一示例性实施例提出的一种数字化表征对应的图像示意图。
图8是根据一示例性实施例提出的一种结构平面布置图的数字化表征转化装置的结构框图。
图9是根据一示例性实施例提出的一种电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
相关技术中，通过现有软件提供导入结构平面布置图CAD图纸的接口，可以实现从结构平面布置图到数字化表征的自动化转化。但由于结构平面布置图的CAD图纸中存在复杂的图层、块、组等数据层次和逻辑，且不同机构的CAD图纸绘制方法也有差异，进而导致现有的软件无法针对所有结构平面布置图进行转换，具有局限性，从而影响对结构平面布置图进行转化的准确性。
为解决上述问题，本发明实施例中提供一种结构平面布置图的数字化表征转化方法，用于电子设备中，需要说明的是，其执行主体可以是结构平面布置图的数字化表征转化装置，该装置可以通过软件、硬件或者软硬件结合的方式实现成为电子设备的部分或者全部，其中，该电子设备可以是终端或客户端或服务器，服务器可以是一台服务器，也可以为由多台服务器组成的服务器集群，本申请实施例中的终端可以是智能手机、个人电脑、平板电脑、可穿戴设备以及智能机器人等其他智能硬件设备。下述方法实施例中，均以执行主体是电子设备为例来进行说明。
本发明提供的一种结构平面布置图的数字化表征转化方法，适用于将覆盖多层住宅建筑、商业建筑的等结构平面布置图转化为数字化表征的应用场景。在该结构平面布置图中包括但不限于以下结构：框架结构、框架-剪力墙结构和剪力墙结构。在结构平面布置图中，不同结构构件采用不同图元进行表达。例如：若结构构件为梁，则可以采用双实线图元进行表示；若结构构件为柱，则可以采用指定颜色填充的线图元构成的多边形或者圆形图元进行表示；若结构构件为剪力墙，则可以采用指定颜色填充的线图元构成的多边形进行表示。
在本发明提供一种结构平面布置图的数字化表征转化方法中，包括：获取结构平面布置图的灰度图；对灰度图进行第一图像处理，提取灰度图中包括的多条原始线图元，得到原始线图元集；基于原始线图元集中每条原始线图元的第一位置坐标，确定并提取多条目标线图元以及每一条目标线图元的第二位置坐标；基于每一条目标线图元的第二位置坐标，分别确定每一条目标线图元的目标交点集以及每一个目标交点的目标交点坐标；对灰度图进行第二图像处理，以从灰度图中提取目标结构构件对应的目标图元，得到目标图元图像；基于每一条目标线图元的目标交点集、每一个目标交点的目标交点坐标以及目标图元图像，得到结构平面布置图的数字化表征。通过本发明提供的结构平面布置图的数字化表征转化方法，能够基于数字图像处理技术，自动识别结构平面布置图中所涉及的各结构构件之间的连接交点以及连接关系，进而得到结构平面布置图的数字化表征，使得数字化表征的转化过程不受制于各结构构件的布局限制以及绘制方法的限制，从而使结构平面布置图转化成数字化表征的过程更便捷，更具有通用性，有助于提高对结构平面布置图进行转化的准确性。
图1是根据一示例性实施例提出的一种结构平面布置图的数字化表征转化方法的流程图。如图1所示，结构平面布置图的数字化表征转化方法包括如下步骤S101至步骤S106。
在步骤S101中，获取结构平面布置图的灰度图。
在本发明实施例中，由于结构平面布置图可以通过平面手工绘图或二维工程绘图软件绘制而成的，也可以采用任意一种现有技术进行绘制，不同绘制方式转化后的数字化表征存在格式差异，导致同一结构面向不同过任务时会产生不同的数字化表征，影响存储和交流效率。
因此，将结构平面布置图转换成灰度图进行存储，以统一结构平面布置图的存储方式，进而后续利用结构平面布置图的灰度图进行数字化表征转化时，得到的数字化表征具有唯一性。并且，采用灰度图进行数字化表征转化，有助于简化矩阵、提高运算速度，进而使转化过程更高效、便捷。
在一实施场景中，可以将结构平面布置图转化成灰度图后，将转化后的灰度图存储在指定尺寸为h×w的矩阵中，进而通过获取该矩阵得到结构平面布置图的灰度度。例如：h为结构平面布置图的高度方向像素数量，w为结构平面布置图的宽度方向像素数量。其中，在该矩阵中，每个元素的取值范围为0-255的整数值。在一例中，默认h＝640，w＝1280。
在步骤S102中，对灰度图进行第一图像处理，提取灰度图中包括的多条原始线图元，得到原始线图元集。
在本发明实施例中，由于剪力墙和梁是由线图元构成的，因此，为识别剪力墙和/或梁的所在位置，则对灰度图进行第一图像处理，提取灰度图中包括的多条原始线图元，得到原始线图元集。
在一实施场景中，第一图像处理包括反相处理和侵蚀处理。为提取如图2所示的灰度图中包括的多条原始线图元，则对灰度图进行反相处理，得到反相图像。采用指定尺寸的卷积核对反相图像进行图像侵蚀处理，得到侵蚀图像。将侵蚀图像与灰度图像叠加，通过对叠加后图像采用直线段检测算法(Line Segment Detector，LSD)进行线图元识别，以提取灰度图中包括的多条原始线图元，得到原始线图元集，进而在提取的过程中，能够降低计算成本，提高提取效率。其中，线图元识别结果可以如图3所示。在一例中，为尽可能将灰度图中的填充块去除，则优先选用核尺寸最小的卷积核进行侵蚀处理，以使保留填充块的边界越细。其中，卷积核的最小尺寸为3*3，因此，选用指定尺寸为3*3的卷积核对反相图像进行侵蚀处理。卷积核内各元素均为1。
在另一实施场景中，可以采用概率霍夫变换(Probabilistic Hough Transform，PHT)对叠加后图像进行线图元识别，有助于提高识别准确率。
在步骤S103中，基于原始线图元集中每条原始线图元的第一位置坐标，确定并提取多条目标线图元以及每一条目标线图元的第二位置坐标。
在本发明实施例中，由于在对原始线图元进行提取的过程中，可能存在部分原始线图元被重复提取或者未提取成功的情况发生，因此，为提高识别剪力墙边或者梁边的准确率，则基于原始线图元集中每条原始线图元的第一位置坐标，确定并提取多条目标线图元以及每一条目标线图元的第二位置坐标，以便根据每一条目标线图元的第二位置坐标确定各结构构件相互连接的目标交点。其中，基于原始线图元集中每条原始线图元的第一位置坐标，识别灰度图中包括的多条目标线图元的过程中，包括但不限于对原始线图元进行拼接和融合的过程。
在一实施场景中，基于图3所示的线图元识别结果，得到的目标线图元识别结果可以如图4所示。
在步骤S104中，基于每一条目标线图元的第二位置坐标，分别确定每一条目标线图元的目标交点集以及每一个目标交点的目标交点坐标。
在本发明实施例中，目标交点可以理解为是结构平面布置图中各个结构构件相互连接所形成的交点。基于每一条目标线图元的第二位置坐标，可以确定两两目标线图元之间是否存在相交关系，进而可以确定每一条目标线图元的目标交点集，以及每一个目标交点的目标交点坐标。
具体地，基于当前目标线图元的第二位置坐标以及其他目标线图元的第二位置坐标，可以分别确定每一条目标线图元所在直线，进而将该当前目标线图元分别与其他目标线图元进行对比，确定是否存在与该当前目标线图元相交的其他目标线图元。若存在与其相交的线图元，则将当前线图元与其相交的线图元之间的交点作为目标交点，得到该目标交点的目标交点坐标。将该目标交点分别添加在当前线图元的目标节点的目标交点集，以及与该当前目标线图元相交的其他目标线图元的目标交点集中。即，每一条目标线图元都有其对应的目标交点集。并且，同一目标交点可以存在至少两个目标交点集中。
在步骤S105中，对灰度图进行第二图像处理，以从灰度图中提取目标结构构件对应的目标图元，得到目标图元图像。
在本发明实施例中，为识别目标结构构件在灰度图中的位置，则对灰度图进行第二图像处理，以从灰度图中提取目标结构构件对应的目标图元，进而得到目标图元图像。其中，目标图元图像为仅包括目标结构构件的图元图像。在一例中，目标结构构件可以是剪力墙或者柱，也可是剪力墙和柱，可以实际需求进行确定。优选的，目标结构构件是剪力墙和柱。
在一实施场景中，第二图像处理包括高斯模糊图像处理。确定线图元的像素宽度，进而根据该像素宽度确定高斯核的大小。根据已确定的高斯核对如图2所示灰度图进行高斯模糊处理，以模糊灰度图中的双实线，进而再将像素值低于127的像素滤除，以将代表梁的双实线图元过滤，最终得到如图5目标图元图像。
在步骤S106中，基于每一条目标线图元的目标交点集、每一个目标交点的目标交点坐标以及目标图元图像，得到结构平面布置图的数字化表征。
在本发明实施例中，基于每一条目标线图元的目标交点集、每一个目标交点的目标交点坐标以及目标图元图像，能够识别目标结构构件在结构平面布置图中的位置，以及目标结构构件与其他结构构件之间的连接关系，进而可以确定结构平面布置图中各个结构节点的节点类型以及各目标线图元对应的边类别，从而得到结构平面布置图的数字化表征。
通过上述实施例，能够基于数字图像处理技术，自动识别结构平面布置图中所涉及的各结构构件之间的连接交点以及连接关系，得到结构平面布置图的数字化表征，进而使得结构平面布置图转化成数字化表征的过程更便捷，更具有通用性，更有助于提高对结构平面布置图进行数字化表征转化的准确性。
以下实施例将具体说明每一条目标线图元的第二位置坐标的确定过程。
图6是根据一示例性实施例提出的一种确定目标线图元的第二位置坐标的流程图。如图6所示，目标线图元的第二位置坐标的确定过程如下：
在步骤S601中，基于每一条原始线图元的第一位置坐标，分别确定每一条原始线图元的倾斜角度。
在本发明实施例中，由于在原始线图元集中可能存在较多重复的原始线图元，以及部分需要提取的原始线图元未提取的情况，因此，需要将位于同一直线上的原始线图元拼接起来。为确定各条原始线图元是否共线，则基于每一条原始线图元的第一位置坐标，分别确定每一条原始线图元的倾斜角度。
其中，第一位置坐标包括对应原始线图元的第一端点坐标(x1，y1)和第二端点坐标(x2，y2)，该原始线图元的倾斜角度α可以采用下述公式进行确定：
在步骤S602中，基于每两条原始线图元倾斜角度之间的角度差，对各个原始线元图进行第一分类处理，得到多个平行线图元集。
在本发明实施例中，基于每两条原始线图元倾斜角度之间的角度差，对各个原始线元图进行第一分类处理。为确定两条原始线元图是否平行，则可以基于指定角度差阈值进行判断。其中，指定角度差阈值可以理解为是误差允许的临界值。若两条原始线图元倾斜角度之间的角度差小于指定角度差阈值，则表征二者平行，将该两条原始线图元划分至同一平行线图元集中。若两条原始线图元倾斜角度之间的角度差大于或者等于指定角度差阈值，则表征二者不平行，将该两条原始线图元分别划分至不同平行线图元集中。
响应所有原始线图元均划分完成，得到多个平行线图元集。每一个平行线图元集中包括至少一条平行线图元(原始线图元)。若平行线图元集中包括多条平行线图元，则该平行线图元集中任意两条平行线图元倾斜角度之间的角度差小于指定角度差阈值。
在步骤S603中，基于每一个平行线图元集的局部坐标系以及每一个平行线图元集中各平行线图元的第一位置坐标，分别确定每一个平行线图元集中包括的多个目标共线图元集，得到每一条目标线图元的第二位置坐标。
在本发明实施例中，为便于同一操作，则分别每一个平行线图元集建立局部坐标系，以结合每一个平行线图元集的局部坐标系以及每一个平行线图元集中各平行线图元的第一位置坐标，确定每一条平行线图元在对应平行线图元集中是否存在与其共线其他平行线图元，进而确定每一个平行线图元集中包括的多个目标共线图元集，得到每一条目标线图元的第二坐标位置。
通过上述实施例，能够基于各条原始线图元相互之间的位置关系，对其进行整合、分类，进而得到能够表征各结构构件之间连接关系的目标线图元。
在一实施例中，为便于确定当前平行线图元集中的各条平行线图元是否共线，则根据当前平行线图元集的局部坐标系，对当前平行线图元集中的各条平行线图元的第一位置坐标执行坐标转换处理，以将各平行线图元的第一位置坐标根据对应的局部坐标系进行局部坐标转换，得到各第一位置坐标对应的局部位置坐标。其中，局部位置坐标包括对应平行线图元的第一端点局部坐标。
在一实施场景中，根据当前平行线图元集中各平行线图元对应的倾斜角度，建立水平轴与该倾斜角度所在直线平行的局部坐标系。其中，第一位置坐标包括第一端点坐标(x1，y1)和第二端点坐标(x2，y2)。可以采用下述公式执行局部坐标转换处理，得到对应平行线图元的局部位置坐标：
[x1',y1',x'2,y'2]＝[x1,y1,x2,y2]T(α)，
其中，局部位置坐标包括对应平行线图元的第一端点局部坐标(x1’，y1’)和第二端点局部坐标(x2’，y2’)，T(α)为坐标转换矩阵，α为各平行线图元对应的实际倾斜角度。
由于在同一平行线图元集中的各平行线图元可以近似为相互平行，因此，为确定各平行线图元相互之间是否共线，则基于每两条平行线图元第一端点局部坐标中的纵坐标差值进行第一分类处理，将认为共线的平行线图元划分至同一共线图元集中，进而得到多个第一共线图元集。
为确定同一第一共线图元集中各第一共线图元是否属于同一线段，则针对每一个第一共线图元集，分别对各第一共线图元进行第二分类处理，以将属于同一线段的第一共线图元划分至同一目标共线图元集中，得到多个目标共线图元集。将各目标共线图元集中的多个第一共线图元根据对应的局部位置坐标进行拼接，以形成各目标共线图元集对应的目标线图元，进而确定各条目标线图元的第二位置坐标。
即，原始线图元集中包括多个平行线图元集。每一个平行线图元集包括多个第一共线图元集。每一个共线图元集中包括多个目标共线图元集。将每一个目标共线图元集中的多条目标共线图元拼接成为一个目标线图元。
在一实施场景中，当前平行线图元集包括第一平行线图元和第二平行线图元，第一平行线图元第一端点局部坐标中的纵坐标差值为第一纵坐标值，第二平行线图元第一端点局部坐标中的纵坐标差值为第二纵坐标值。确定第一共线图元集的过程可以如下：
确定第一纵坐标值与第二纵坐标值之间的绝对差值。若绝对差值小于第一坐标差阈值，则表征第一平行线图元与第二平行线图元共线，因此，可以将第一平行线图元与第二平行线图元划分为同一第一共线类。第一坐标差阈值可以根据目标结构构件的图元的宽度像素值进行确定。在实际应用中，第一坐标差阈值的具体数值设定可以略大于目标结构构件的图元的宽度像素，可以根据实际需求进行确定。
若绝对差值大于或者等于第一坐标差阈值，则表征第一平行线图元与第二平行线图元不共线，因此，将第一平行线图元与第二平行线图元划分为不同第一共线类。
响应当前平行线图元集中所有平行线图元遍历完成，表征已经确定当前平行线图元集中每一个平行线图元对应的第一共线类，进而得到多个第一共线图元集，其中，不同第一共线图元集对应不同第一共线类。
在另一实施场景中，同一第一共线图元集中的各个平行线图元共线，因此，可以将各平行线图元称为第一共线图元。其中，第一共线图元集包括第一共线图元和第二共线图元，第一共线图元的局部位置坐标包括第一端点的第一横坐标，第二共线图元的局部位置坐标包括第二端点的第二横坐标。为确定各第一共线图元是否属于同一条线段，则将当前第一共线图元集中各第一共线图元第一端点局部坐标中的横坐标值按照指定顺序进行排列，得到排序结果。根据排序结果遍历每一条第一共线图元。若第一横坐标与第二横坐标之间的绝对差值小于第二坐标差阈值，则表征第一共线图元与其相邻的第二共线图元共线在同一线段中，将第一共线图元和第二共线图元划分至同一第二共线类。其中，第二坐标差阈值可以根据柱对应图元的宽度像素值确定。在实际应用中，第二坐标差阈值的具体数值设定可以略大于柱对应图元的宽度像素值，可以根据实际需求进行确定。
第一横坐标与第二横坐标之间的绝对差值大于或者等于第二坐标差阈值，则表征第一共线图元与其相邻的第二共线图元不共线在同一线段中，进而将第一共线图元和第二共线图元划分至不同第二共线类。
响应当前第一共线图元集中所有第一共线图元遍历完成，表征已经确定当前第一共线图元集中每一个第一共线图元对应的第二共线类，进而得到当前第一共线图元集对应的多个目标共线图元集。其中，不同目标共线图元集对应不同第二共线类。
在一实施场景中，若将当前第一共线图元集中各第一共线图元第一端点局部坐标中的横坐标值按照指定顺序进行排列，是将第一共线图元第一端点局部坐标中的横坐标值按照从小到大的顺序进行排列，且第一横坐标是第一共线图元首端点的横坐标，第二横坐标是第二共线图元尾端点的横坐标，则可以根据如下公式确定第一共线图元与第二共线图元是否共线在同一线段中：
其中，i-1表示第一共线图元，表示第一共线图元首端点的横坐标，i表示第二共线图元，/>表示第二共线图元尾端点的横坐标，b0表示第二坐标差阈值。
在另一实施场景中，采用下述方式将当前目标共线图元集中的各个共线图元进行拼接，进而得到对应的目标线图元
其中，a(S)为该目标线图元的倾斜角度。
采用下述方式确定该目标线图元的第二位置坐标
其中，T(α(S))'为坐标转换矩阵的转置。
在一例中，目标线图元的宽度w()可以采用下述公式进行确定：
/>
在又一实施例中，为降低计算复杂程度，提高目标线图元的确定效率，则在得到每一条平行线图元的局部位置坐标之后，遍历每一条平行线图元的局部位置坐标，确定对应平行线图元的倾斜方向。其中，局部位置坐标包括对应平行线图元的第一端点局部坐标和第二端点局部坐标。若存在倾斜方向与指定倾斜方向不同的平行线图元，则将平行线图元的第一端点坐标与第二端点坐标对调，形成平行线图元新的局部位置坐标，进而保证各个平行线图元的倾斜方向相同，从朝同一方向进行倾斜，从而后续进行共线分类时，能够提高分类效率，降低误分类的可能。
例如：若平行线图元的第一端点局部坐标为(x1’，y1’)，第二端点局部坐标为(x2’，y2’)。若x1’<x2’，则保持该平行线图元的局部位置坐标，不进行调整。若x1’>x2’，且y1’＝y2’，则将该平行线图元的第一端点局部坐标与第二端点局部坐标对调，进而形成平行线图元新的局部位置坐标。
以下实施例将具体说明目标交点集的确定过程。
在本发明实施例中，根据每一条目标线图元的第二位置坐标，分别确定每一条目标线图元的线段长度，进而分别将每一条目标线图元的线段长度按照指定长度进行延长，调节对应目标线图元的第二位置坐标，得到各目标线图元对应的延长位置坐标。在一例中，以当前目标线图元的第二位置坐标为线段长度为l，指定长度为d为例，可以采用下述方式得到该目标线图元对应的延长位置坐标/>
基于每一条目标线图元对应的延长位置坐标，分别确定各目标线图元之间的位置关系。根据各目标线图元之间的位置关系，分别确定每一条目标线图元对应的候选交点集，以及每一个候选交点的交点坐标，进而基于每一个候选交点的交点坐标，对各目标线图元对应的候选交点集进行筛选，得到各目标线图元的目标交点集。
在一例中，判断两条目标线图元经过延长后是否相交，可以采用下述公式确定：
候选交点的交点坐标可以采用下述公式进行确定：
在一实施例中，若灰度图中存在三条及以上的直线相交于一点，则在提取原始线图元的过程中可能存在误识别的情况，进而导致对应的目标线段在相交后可能存在距离较近的多个候选交点，影响转化准确率。
因此，为消除该影响，提高转化准确率，遍历每一个候选交点的交点坐标，确定相邻两个候选交点之间的交点距离。其中，相邻两个候选交点包括第一候选交点和第二候选交点，第一候选交点为第一目标线图元的候选交点，第二候选交点为第二目标线图元的候选交点。若交点距离大于或者等于指定距离阈值，则确定第一候选交点为第一目标线图元对应的目标交点，确定第二候选交点为第二目标线图元对应的目标交点。若交点距离小于指定距离阈值，则基于第一候选交点的交点坐标以及第二候选交点的交点坐标，对第一候选交点和第二候选交点进行聚合处理，得到分别与第一目标线图元和第二目标线图元对应的目标交点以及目标交点的目标交点坐标。其中，目标交点的目标交点坐标可以采用下述公式进行确定：
其中，K表示当前聚合的候选交点集。候选交点集中的多个候选交点之间的交点距离小于指定距离阈值。
将目标交点添加至第一目标线图元的候选交点集中，并将第一候选交点从第一目标线图元的候选交点集中删除，得到第一目标线图元的目标交点集。将目标交点添加至第二目标线图元的候选交点集中，并将第二候选交点从第二目标线图元的候选交点集中删除，得到第二目标线图元的目标交点集。
以下实施例将具体说明得到结构平面布置图的数字化表征过程。
在本发明实施例中，基于每一条目标线图元的目标交点集以及目标图元图像，构建多个结构节点，并确定每一个结构节点的节点类别，以确定每一个结构节点的属性。其中，节点类别可以包括柱节点或非柱节点。
基于每一条目标线图元的目标交点集、每一个目标交点的目标交点坐标以及目标图元图像，构建中间处理图像。识别中间处理图像中多个有效线图元，并确定每一个有效线图元的线图元端点坐标。通过各目标线图元对应有效线图元的线图元端点坐标，更新多个结构节点，得到结构平面布置图的结构节点集。基于结构节点集中每一个结构节点的节点坐标以及每一个结构节点的节点类别，构建结构平面布置图的交点矩阵，以明确结构平面布置图中各个结构节点的位置和节点类别。
基于每一条目标线图元对应有效线图元的线图元端点坐标，分别确定每一条有效线图元对应的边类别以及每一条目标线图元对应的边类别。其中，边类别可以包括墙边或者梁边。基于每一条目标线图元的边类别，构建结构平面布置图的邻接矩阵，以明确结构平面布置图中各结构构件之间的连接关系。将交点矩阵和邻接矩阵作为结构平面布置图的数字化表征，进而使用户后续可以通过数字化表征明确结构平面布置图中各个结构构件的位置、截面尺寸及连接关系。
在一实施例中，可以基于图像相交算法，确定结构节点以及该结构节点的节点类别。具体的，获取空白图像，基于每一条目标线图元的目标交点集，在空白图像上添加以各交点为圆心，指定长度为半径的填充圆图元作为结构节点，得到第一图像。将第一图像与目标图元图像相交，判断各结构节点是否均与目标图元图像重叠，以确定是否与柱或者剪切墙的暗柱重合。若存在与目标图元图像重叠的结构节点，则表征该结构节点处有柱或者剪切墙的暗柱，进而将与目标图元图像重叠的结构节点的节点类别确定为柱节点。若存在与目标图元图像不重叠的结构节点，则表征该结构节点处没有柱或者剪切墙的暗柱，进而将与目标图元图像不重叠的结构节点的节点类别确定为非柱节点。采用该种方式确定结构节点的节点类型，有助于提高确定节点类型的效率。
在另一实施例中，为确定各目标线图元对应的边类别，则基于各目标线图元对应的目标交点坐标，将各目标线图元的目标交点集中各个目标交点进行排序，得到对应目标交点集的排序结果。其中，在针对当前目标交点集中的各目标交点进行排序时，可以先按照x轴从小到大进行排序。若x轴取值相同，则按照y轴从小到大进行排序，进而得到对应的目标交点集的排序结果。基于各目标交点集的排序结果，在空白图像上增添以指定像素为边宽且与各目标线图元对应的有向线图元，得到第二图像。将第二图像与目标图元图像相交，得到中间处理图像。在一例中，若中间处理处理为非空白图像，则可以进一步识别中间处理图像中多个有效线图元。
在另一实施例中，识别中间处理图像中多个有效线图元，并将每条目标线图元的第一端点和的第二端点按顺序插入到目标线图元的目标交点集中。其中，有效线图元为与目标图元重合的目标线图元。将第一端点和第二端点均确认为节点类别为柱节点的结构节点，以更新已确定的结构节点，进而得到结构平面布置图的结构节点集。
在又一实施例中，在第一端点和第二端点插入对应的目标节点集后，若第一端点和相邻的结构节点之间的距离小于指定距离阈值，则将该第一端点删除，并将与其相邻的结构节点的节点类别更新为柱节点。同理，若第二端点和相邻的结构节点之间的距离小于指定距离阈值，则将该第二端点删除，并将与其相邻的结构节点的节点类别更新为柱节点。
在本发明中，将目标节点集插入第一端点和第二端点的有效线图元的边类别确定为墙边，将目标节点集未插入第一端点和第二端点的目标线图元的边类别确定为梁边。
在一实施场景中，将每一个结构节点采用其对应的节点特征(x,y,c)进行表示。其中，x为对应结构节点的节点坐标的横坐标，y为对应结构节点的节点坐标的纵坐标，c为对应结构节点的节点类别。若节点类别c为柱节点，则采用1表示。若节点类别c为非柱节点，则采用0表示。基于各结构节点的节点特征，创建能够表征结构平面布置图的交点矩阵。
在另一实施场景中，遍历每一个目标线图元或者有效线图元的目标交点集的排序结果，创建无向图，进而将无向图中的各边根据对应的边宽度以及边类别，创建能够表征结构平面布置图的邻接矩阵。其中，若边类别为墙边，则采用1表示。若边类别为梁边，则采用0表示。
在又一实施场景中，通过本发明提供的结构平面布置图的数字化表征转化方法得到的数字化表征对应的图像示意图可以如图7所示。
基于相同发明构思，本发明还提供一种结构平面布置图的数字化表征转化装置。
图8是根据一示例性实施例提出的一种结构平面布置图的数字化表征转化装置的结构框图。如图8所示，结构平面布置图的数字化表征转化装置包括第一获取单元801、第一处理单元802、线条识别单元803、交点确定单元804、第二处理单元805和转化单元806。
第一获取单元801，用于获取结构平面布置图的灰度图；
第一处理单元802，用于对灰度图进行第一图像处理，提取灰度图中包括的多条原始线图元，得到原始线图元集；
线条识别单元803，用于基于原始线图元集中每条原始线图元的第一位置坐标，确定并提取多条目标线图元以及每一条目标线图元的第二位置坐标；
交点确定单元804，用于基于每一条目标线图元的第二位置坐标，分别确定每一条目标线图元的目标交点集以及每一个目标交点的目标交点坐标；
第二处理单元805，用于对灰度图进行第二图像处理，以从灰度图中提取目标结构构件对应的目标图元，得到目标图元图像；
转化单元806，用于基于每一条目标线图元的目标交点集、每一个目标交点的目标交点坐标以及目标图元图像，得到结构平面布置图的数字化表征。
在一实施例中，线条识别单元803包括：第一确定单元，用于基于每一条原始线图元的第一位置坐标，分别确定每一条原始线图元的倾斜角度；第一分类处理单元，用于基于每两条原始线图元倾斜角度之间的角度差，对各个原始线元图进行第一分类处理，得到多个平行线图元集，其中，平行线图元集中任意两条平行线图元倾斜角度之间的角度差小于指定角度差阈值；第一划分单元，用于基于每一个平行线图元集的局部坐标系以及每一个平行线图元集中各平行线图元的第一位置坐标，分别确定每一个平行线图元集中包括的多个目标共线图元集，得到每一条目标线图元的第二位置坐标。
在另一实施例中，第一划分单元包括：坐标转换单元，用于根据当前平行线图元集的局部坐标系，对当前平行线图元集中的各个平行线图元的第一位置坐标执行坐标转换处理，得到每一条平行线图元的局部位置坐标，局部位置坐标包括对应平行线图元的第一端点局部坐标；第一划分子单元，用于基于每两条平行线图元第一端点局部坐标中的纵坐标差值，对当前平行线图元集中各平行线图元进行第一分类处理，得到多个第一共线图元集；第二分类处理单元，用于基于第一共线图元集中每两条共线图元局部位置坐标的横坐标值，对第一共线图元集中各第一共线图元进行第二分类处理，得到与第一共线图元集对应的多个目标共线图元集；拼接单元，用于将各目标共线图元集中的多个第一共线图元根据对应的局部位置坐标进行拼接，得到各目标共线图元集对应的目标线图元，以及每一条目标线图元的第二位置坐标。
在又一实施例中，当前平行线图元集包括第一平行线图元和第二平行线图元，第一平行线图元第一端点局部坐标中的纵坐标差值为第一纵坐标值，第二平行线图元第一端点局部坐标中的纵坐标差值为第二纵坐标值；第一划分子单元包括：第二确定单元，用于确定第一纵坐标值与第二纵坐标值之间的绝对差值；第一执行单元，用于若绝对差值小于第一坐标差阈值，则将第一平行线图元与第二平行线图元划分为同一第一共线类；第二执行单元，用于若绝对差值大于或者等于第一坐标差阈值，则将第一平行线图元与第二平行线图元划分为不同第一共线类；第一共线划分单元，用于响应当前平行线图元集中所有平行线图元遍历完成，得到多个第一共线图元集，其中，不同第一共线图元集对应不同第一共线类。
在又一实施例中，第一共线图元集包括第一共线图元和第二共线图元，第一共线图元的局部位置坐标包括第一端点的第一横坐标，第二共线图元的局部位置坐标包括第二端点的第二横坐标；第二分类处理单元包括：第一排序单元，用于将当前第一共线图元集中各第一共线图元第一端点局部坐标中的横坐标值按照指定顺序进行排列，得到排序结果；第三执行单元，用于根据排序结果遍历每一条第一共线图元，若第一横坐标与第二横坐标之间的绝对差值小于第二坐标差阈值，则将第一共线图元和第二共线图元划分至同一第二共线类，第一共线图元与第二共线图元相邻；第四执行单元，用于若第一横坐标与第二横坐标之间的绝对差值大于或者等于第二坐标差阈值，则将第一共线图元和第二共线图元划分至不同第二共线类；第二共线划分单元，用于响应当前第一共线图元集中所有第一共线图元遍历完成，得到当前第一共线图元集对应的多个目标共线图元集，其中，不同目标共线图元集对应不同第二共线类。
在又一实施例中，在得到每一条平行线图元的局部位置坐标之后，装置还包括：遍历单元，用于遍历每一条平行线图元的局部位置坐标，确定对应平行线图元的倾斜方向，局部位置坐标包括对应平行线图元的第一端点局部坐标和第二端点局部坐标；替换单元，用于若存在倾斜方向与指定倾斜方向不同的平行线图元，则将平行线图元的第一端点坐标与第二端点坐标对调，形成平行线图元新的局部位置坐标。
在又一实施例中，交点确定单元804包括：第三确定单元，用于根据每一条目标线图元的第二位置坐标，分别确定每一条目标线图元的线段长度；第三处理单元，用于分别将每一条目标线图元的线段长度按照指定长度进行延长，调节对应目标线图元的第二位置坐标，得到各目标线图元对应的延长位置坐标；第四确定单元，用于基于每一条目标线图元对应的延长位置坐标，分别确定各目标线图元之间的位置关系；第五确定单元，用于根据各目标线图元之间的位置关系，分别确定每一条目标线图元对应的候选交点集，以及每一个候选交点的交点坐标；筛选单元，用于基于每一个候选交点的交点坐标，对各目标线图元对应的候选交点集进行筛选，得到各目标线图元的目标交点集。
在又一实施例中，筛选单元包括：距离确定单元，用于遍历每一个候选交点的交点坐标，确定相邻两个候选交点之间的交点距离；相邻两个候选交点包括第一候选交点和第二候选交点，第一候选交点为第一目标线图元的候选交点，第二候选交点为第二目标线图元的候选交点；第一筛选子单元，用于若交点距离大于或者等于指定距离阈值，则确定第一候选交点为第一目标线图元对应的目标交点，确定第二候选交点为第二目标线图元对应的目标交点；第二筛选子单元，用于若交点距离小于指定距离阈值，则基于第一候选交点的交点坐标以及第二候选交点的交点坐标，对第一候选交点和第二候选交点进行聚合处理，得到分别与第一目标线图元和第二目标线图元对应的目标交点以及目标交点的目标交点坐标；第一调节单元，用于将目标交点添加至第一目标线图元的候选交点集中，并将第一候选交点从第一目标线图元的候选交点集中删除，得到第一目标线图元的目标交点集；第二调节单元，用于将目标交点添加至第二目标线图元的候选交点集中，并将第二候选交点从第二目标线图元的候选交点集中删除，得到第二目标线图元的目标交点集。
在又一实施例中，转化单元806包括：第一类别确定单元，用于基于每一条目标线图元的目标交点集以及目标图元图像，构建多个结构节点，并确定每一个结构节点的节点类别；第一构建单元，用于基于每一条目标线图元的目标交点集、每一个目标交点的目标交点坐标以及目标图元图像，构建中间处理图像；坐标识别单元，用于识别中间处理图像中多个有效线图元，并确定每一个有效线图元的线图元端点坐标；节点更新单元，用于通过各目标线图元对应有效线图元的线图元端点坐标，更新多个结构节点，得到结构平面布置图的结构节点集；第二构建单元，用于基于结构节点集中每一个结构节点的节点坐标以及每一个结构节点的节点类别，构建结构平面布置图的交点矩阵；第二类别确定单元，用于基于每一条目标线图元对应有效线图元的线图元端点坐标，分别确定每一条有效线图元对应的边类别以及每一条目标线图元对应的边类别；第三构建单元，用于基于每一条目标线图元的边类别，构建结构平面布置图的邻接矩阵；转换子单元，用于将交点矩阵和邻接矩阵作为结构平面布置图的数字化表征。
在又一实施例中，第一类别确定单元包括：第二获取单元，用于获取空白图像；第一添加单元，用于基于每一条目标线图元的目标交点集，在空白图像上添加以各交点为圆心，指定长度为半径的填充圆图元作为结构节点，得到第一图像；第一判断单元，用于将第一图像与目标图元图像相交，判断各结构节点是否均与目标图元图像重叠；第二划分单元，用于若存在与目标图元图像重叠的结构节点，则将与目标图元图像重叠的结构节点的节点类别确定为柱节点；第三划分单元，用于若存在与目标图元图像不重叠的结构节点，则将与目标图元图像不重叠的结构节点的节点类别确定为非柱节点。
在又一实施例中，第一构建单元包括：第二排序单元，用于第二排序单元基于各目标线图元对应的目标交点坐标，将各目标线图元的目标交点集中各个目标交点进行排序，得到对应目标交点集的排序结果；第二添加单元，用于基于各目标交点集的排序结果，在空白图像上增添以指定像素为边宽且与各目标线图元对应的有向线图元，得到第二图像；叠加单元，用于将第二图像与目标图元图像相交，得到中间处理图像。
上述结构平面布置图的数字化表征转化装置的具体限定以及有益效果可以参见上文中对于结构平面布置图的数字化表征转化方法的限定，在此不再赘述。上述各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于电子设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于电子设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
图9是根据一示例性实施例提出的一种电子设备的硬件结构示意图。如图9所示，该设备包括一个或多个处理器910以及存储器920，存储器920包括持久内存、易失内存和硬盘，图9中以一个处理器910为例。该设备还可以包括：输入装置930和输出装置940。
处理器910、存储器920、输入装置930和输出装置940可以通过总线或者其他方式连接，图9中以通过总线连接为例。
处理器910可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。处理器910还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器920作为一种非暂态计算机可读存储介质，包括持久内存、易失内存和硬盘，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的业务管理方法对应的程序指令/模块。处理器910通过运行存储在存储器920中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述任意一种结构平面布置图的数字化表征转化方法。
存储器920可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据、需要使用的数据等。此外，存储器920可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器920可选包括相对于处理器910远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至数据处理装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置930可接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置940可包括显示屏等显示设备。
一个或者多个模块存储在存储器920中，当被一个或者多个处理器910执行时，执行如图1-图7所示的方法。
上述产品可执行本发明实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，具体可参见如图1-图7所示的实施例中的相关描述。
本发明实施例还提供了一种非暂态计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的认证方法。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(RandomAccess Memory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (14)

1.一种结构平面布置图的数字化表征转化方法，其特征在于，所述方法包括：
获取结构平面布置图的灰度图；
对所述灰度图进行第一图像处理，提取所述灰度图中包括的多条原始线图元，得到原始线图元集；
基于所述原始线图元集中每条原始线图元的第一位置坐标，确定并提取多条目标线图元以及每一条目标线图元的第二位置坐标，其中，原始线图元集中包括多个平行线图元集，每一个平行线图元集包括多个第一共线图元集，每一个共线图元集中包括多个目标共线图元集，所述目标线图元由每一个目标共线图元集中的多条目标共线图元拼接而成；
基于每一条目标线图元的第二位置坐标，分别确定每一条目标线图元的目标交点集以及每一个目标交点的目标交点坐标；
对所述灰度图进行第二图像处理，以从所述灰度图中提取目标结构构件对应的目标图元，得到所述目标图元图像；
基于每一条目标线图元的目标交点集、每一个目标交点的目标交点坐标以及所述目标图元图像，得到所述结构平面布置图的数字化表征。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述原始线图元集中每条原始线图元的第一位置坐标，确定并提取多条目标线图元以及每一条目标线图元的第二位置坐标，包括：
基于每一条原始线图元的第一位置坐标，分别确定每一条原始线图元的倾斜角度；
基于每两条原始线图元倾斜角度之间的角度差，对各个所述原始线元图进行第一分类处理，得到所述多个平行线图元集，其中，所述平行线图元集中任意两条平行线图元倾斜角度之间的角度差小于指定角度差阈值；
基于每一个平行线图元集的局部坐标系以及每一个平行线图元集中各平行线图元的第一位置坐标，分别确定每一个平行线图元集中包括的所述多个目标共线图元集，得到每一条目标线图元的第二位置坐标。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每一个平行线图元集的局部坐标系以及每一个平行线图元集中各平行线图元的第一位置坐标，分别确定每一个平行线图元集中包括的所述多个目标共线图元集，得到每一条目标线图元的第二位置坐标，包括：
根据当前平行线图元集的局部坐标系，对所述当前平行线图元集中的各个平行线图元的第一位置坐标执行坐标转换处理，得到每一条平行线图元的局部位置坐标，所述局部位置坐标包括对应平行线图元的第一端点局部坐标；
基于每两条平行线图元第一端点局部坐标中的纵坐标差值，对所述当前平行线图元集中各所述平行线图元进行第一分类处理，得到所述多个第一共线图元集；
基于所述第一共线图元集中每两条共线图元局部位置坐标中的横坐标值，对所述第一共线图元集中各所述第一共线图元进行第二分类处理，得到与所述第一共线图元集对应的多个目标共线图元集；
将各所述目标共线图元集中的多个第一共线图元根据对应的局部位置坐标进行拼接，得到各所述目标共线图元集对应的目标线图元，以及每一条目标线图元的第二位置坐标。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述当前平行线图元集包括第一平行线图元和第二平行线图元，所述第一平行线图元第一端点局部坐标中的纵坐标差值为第一纵坐标值，所述第二平行线图元第一端点局部坐标中的纵坐标差值为第二纵坐标值；
所述基于每两条平行线图元第一端点局部坐标中的纵坐标差值，对所述当前平行线图元集中各所述平行线图元进行第一分类处理，得到多个第一共线图元集，包括：
确定所述第一纵坐标值与所述第二纵坐标值之间的绝对差值；
若所述绝对差值小于第一坐标差阈值，则将所述第一平行线图元与所述第二平行线图元划分为同一第一共线类；
若所述绝对差值大于或者等于所述第一坐标差阈值，则将第一平行线图元与所述第二平行线图元划分为不同第一共线类；
响应所述当前平行线图元集中所有平行线图元遍历完成，得到多个第一共线图元集，其中，不同第一共线图元集对应不同第一共线类。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述第一共线图元集包括第一共线图元和第二共线图元，所述第一共线图元的局部位置坐标包括第一端点的第一横坐标，所述第二共线图元的局部位置坐标包括第二端点的第二横坐标；
所述基于所述第一共线图元集中每两条共线图元局部位置坐标的横坐标值，对所述第一共线图元集中各所述第一共线图元进行第二分类处理，得到与所述第一共线图元集对应的多个目标共线图元集，包括：
将当前第一共线图元集中各所述第一共线图元第一端点局部坐标中的横坐标值按照指定顺序进行排列，得到排序结果；
根据所述排序结果遍历每一条第一共线图元，若所述第一横坐标与所述第二横坐标之间的绝对差值小于第二坐标差阈值，则将所述第一共线图元和所述第二共线图元划分至同一第二共线类，所述第一共线图元与所述第二共线图元相邻；
若所述第一横坐标与所述第二横坐标之间的绝对差值大于或者等于所述第二坐标差阈值，则将所述第一共线图元和所述第二共线图元划分至不同第二共线类；
响应所述当前第一共线图元集中所有第一共线图元遍历完成，得到所述当前第一共线图元集对应的多个目标共线图元集，其中，不同目标共线图元集对应不同第二共线类。
6.根据权利要求3-5中任一项所述的方法，其特征在于，在得到每一条平行线图元的局部位置坐标之后，所述方法还包括：
遍历每一条平行线图元的局部位置坐标，确定对应平行线图元的倾斜方向，所述局部位置坐标包括对应平行线图元的第一端点局部坐标和第二端点局部坐标；
若存在倾斜方向与指定倾斜方向不同的平行线图元，则将所述平行线图元的第一端点坐标与第二端点坐标对调，形成所述平行线图元新的局部位置坐标。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每一条目标线图元的第二位置坐标，分别确定每一条目标线图元的目标交点集以及每一个目标交点的目标交点坐标，包括：
根据每一条目标线图元的第二位置坐标，分别确定每一条目标线图元的线段长度；
分别将每一条目标线图元的线段长度按照指定长度进行延长，调节对应目标线图元的第二位置坐标，得到各目标线图元对应的延长位置坐标；
基于每一条目标线图元对应的延长位置坐标，分别确定各目标线图元之间的位置关系；
根据各目标线图元之间的位置关系，分别确定每一条目标线图元对应的候选交点集，以及每一个候选交点的交点坐标；
基于每一个候选交点的交点坐标，对各所述目标线图元对应的候选交点集进行筛选，得到各所述目标线图元的目标交点集。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于每一个候选交点的交点坐标，对各所述目标线图元对应的候选交点集进行筛选，得到各所述目标线图元的目标交点集，包括：
遍历每一个候选交点的交点坐标，确定相邻两个候选交点之间的交点距离；所述相邻两个候选交点包括第一候选交点和第二候选交点，所述第一候选交点为第一目标线图元的候选交点，所述第二候选交点为第二目标线图元的候选交点；
若所述交点距离大于或者等于指定距离阈值，则确定所述第一候选交点为所述第一目标线图元对应的目标交点，确定所述第二候选交点为所述第二目标线图元对应的目标交点；
若所述交点距离小于所述指定距离阈值，则基于所述第一候选交点的交点坐标以及所述第二候选交点的交点坐标，对所述第一候选交点和所述第二候选交点进行聚合处理，得到分别与所述第一目标线图元和所述第二目标线图元对应的目标交点以及所述目标交点的目标交点坐标；
将所述目标交点添加至所述第一目标线图元的候选交点集中，并将所述第一候选交点从所述第一目标线图元的候选交点集中删除，得到所述第一目标线图元的目标交点集；
将所述目标交点添加至所述第二目标线图元的候选交点集中，并将所述第二候选交点从所述第二目标线图元的候选交点集中删除，得到所述第二目标线图元的目标交点集。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每一条目标线图元的目标交点集、每一个目标交点的目标交点坐标以及所述目标图元图像，得到所述结构平面布置图的数字化表征，包括：
基于每一条目标线图元的目标交点集以及所述目标图元图像，构建多个结构节点，并确定每一个结构节点的节点类别；
基于每一条目标线图元的目标交点集、每一个目标交点的目标交点坐标以及所述目标图元图像，构建中间处理图像；
识别所述中间处理图像中多个有效线图元，并确定每一个有效线图元的线图元端点坐标；
通过各所述目标线图元对应有效线图元的线图元端点坐标，更新所述多个结构节点，得到所述结构平面布置图的结构节点集；
基于所述结构节点集中每一个结构节点的节点坐标以及每一个结构节点的节点类别，构建所述结构平面布置图的交点矩阵；
基于每一条目标线图元对应有效线图元的线图元端点坐标，分别确定每一条所述有效线图元对应的边类别以及每一条所述目标线图元对应的边类别；
基于每一条目标线图元的边类别，构建所述结构平面布置图的邻接矩阵；
将所述交点矩阵和所述邻接矩阵作为所述结构平面布置图的数字化表征。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于每一条目标线图元的目标交点集以及所述目标图元图像，构建多个结构节点，并确定每一个结构节点的节点类别，包括：
获取空白图像；
基于每一条目标线图元的目标交点集，在所述空白图像上添加以各交点为圆心，指定长度为半径的填充圆图元作为结构节点，得到第一图像；
将所述第一图像与所述目标图元图像相交，判断各所述结构节点是否均与所述目标图元图像重叠；
若存在与所述目标图元图像重叠的结构节点，则将与所述目标图元图像重叠的结构节点的节点类别确定为柱节点；
若存在与所述目标图元图像不重叠的结构节点，则将与所述目标图元图像不重叠的结构节点的节点类别确定为非柱节点。
11.根据权利要求9或10所述的方法，其特征在于，所述基于每一条目标线图元的目标交点集、每一个目标交点的目标交点坐标以及所述目标图元图像，构建中间处理图像，包括：
基于各所述目标线图元对应的目标交点坐标，将各所述目标线图元的目标交点集中各个目标交点进行排序，得到对应目标交点集的排序结果；
基于各所述目标交点集的排序结果，在空白图像上增添以指定像素为边宽且与各所述目标线图元对应的有向线图元，得到第二图像；
将所述第二图像与所述目标图元图像相交，得到中间处理图像。
12.一种结构平面布置图的数字化表征转化装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取单元，用于获取结构平面布置图的灰度图；
第一处理单元，用于对所述灰度图进行第一图像处理，提取所述灰度图中包括的多条原始线图元，得到原始线图元集；
线条识别单元，用于基于所述原始线图元集中每条原始线图元的第一位置坐标，确定并提取多条目标线图元以及每一条目标线图元的第二位置坐标，其中，原始线图元集中包括多个平行线图元集，每一个平行线图元集包括多个第一共线图元集，每一个共线图元集中包括多个目标共线图元集，所述目标线图元由每一个目标共线图元集中的多条目标共线图元拼接而成；
交点确定单元，用于基于每一条目标线图元的第二位置坐标，分别确定每一条目标线图元的目标交点集以及每一个目标交点的目标交点坐标；
第二处理单元，用于对所述灰度图进行第二图像处理，以从所述灰度图中提取目标结构构件对应的目标图元，得到所述目标图元图像；
转化单元，用于基于每一条目标线图元的目标交点集、每一个目标交点的目标交点坐标以及所述目标图元图像，得到所述结构平面布置图的数字化表征。
13.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1-11中任一项所述的结构平面布置图的数字化表征转化方法。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-11中任一项所述的结构平面布置图的数字化表征转化方法。
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