Web端CAD图形找不同？一键在Web端找出CAD图不同并对比分析
引言在实际中，当多专业设计协助时，遇到图纸更新后，要对比图纸找出图纸的不同处，一直是一个比较耗时费力的事情，也是业内的一大痛点。一般CAD新旧图纸的内容对比，包括增加新的图形元素、减少原有的图形元素以及对原有的图形进行修改。传统的方式一般是在PC端CAD环境中实现对图纸比较的功能，然后随着互联网移动端技术的不断发展，如何摆脱CAD环境，在Web端轻松实现图纸对比功能呢？
实现思路
通常对比图纸不同有两种思路：
数据比较法
此方法是对图纸的原始数据进行比较分析。思路是通过遍历图纸中的所有实体元素，根据属性数据逐一比较差异性比较，找出不同处。
优点：算法准确。能定位出不同的实体对象。
缺点：图纸大时运算量大；同时，如果同一个实体删除了重新绘制会导致ObjectID发生变化，导致不好判断是否是同一个实体，算法实现难度大。
像素比较法
此方法是根据渲染后的图片进行比较。对图片的像素进行分析对比，找出不同的区域。
优点：速度快，算法实现相对容易。
缺点：只能定位出不同的区域，不能定位出具体是哪些实体。
在实际需求中，要求快速定位不同处，而无需定位到是哪些具体的实体对象。所以我们选用像素比较法来进行对比分析实现。
先上最终效果图如下：
同步对比分析效果：
地图卷帘效果效果:
算法分析
大家看到图片像素对比分析，肯定第一反应是这算法太简单了。一个个像素判断是否相等，然后就知道差异性了。如果这么想，那就是把问题想的太简单了。实际中，由于渲染时反锯齿的功能，会导致相同的绘制内容也会导致像素值细微的区别。而算法的核心就是把这些干扰因素给排除，找到真正差异的部分。
图片相似度计算方法总结
[*]余弦相似度
把图片表示成一个向量，通过计算向量之间的余弦距离来表征两张图片的相似度
具体算法可参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/93893211
[*]直方图
按照某种距离度量的标准对两幅图像的直方图进行相似度的测量
具体算法可参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/274429582
[*]哈希算法
感知哈希可以用来判断两个图片的相似度，通常可以用来进行图像检索。感知哈希算法对每一张图片生成一个“指纹”，通过比较两张图片的指纹，来判断他们的相似度，是否属于同一张图片。常用的有三种：平均哈希（aHash），感知哈希（pHash），差异值哈希（dHash）.
具体算法可参考 https://blog.csdn.net/qq_32799915/article/details/81000437?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~CTRLIST~Rate-1-81000437-blog-83271885.pc_relevant_aa&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~CTRLIST~Rate-1-81000437-blog-83271885.pc_relevant_aa&utm_relevant_index=2
[*] 像素匹配pixelmatch
利用像素之间的匹配来计算相似度。
https://github.com/whtsky/pixelmatch-py
实现
我们基于BS模式对图片进行对比分析找出不同处。在服务端实现解析CAD图纸，生成像素图片；利用pixelmatch算法找出不同处。在浏览器端加载CAD图并显示出不同的地方。
（1）Web端在线打开CAD图
如何在Web网页端展示CAD图形(唯杰地图云端图纸管理平台https://vjmap.com/app/cloud),这个在前面的博文中已讲过，这里不再重复，有需要的朋友可下载工程源代码研究下。
(2)把CAD图转成图片
因为唯杰地图采用的把CAD图转成GIS数据渲染的思路，所以可以通过提供的WMS服务，渲染成指定像素大小的图片。这里为了对比结果准确，可以把渲染的级别设置大点，得到的图片像素大小也变大，更加清晰，对比结果更准确。
接口如下:
/**
* wms服务url地址接口
*/
exportinterface IWmsTileUrl {
/** 地图ID(为空时采用当前打开的mapid)， 为数组时表时同时请求多个. */
mapid?: string | string[];
/** 地图版本(为空时采用当前打开的地图版本). */
version?: string | string[];
/** 图层名称（为空时采用当前打开的地图图层名称). */
layers?: string | string[];
/** 范围，缺省{bbox-epsg-3857}. (如果要获取地图cad一个范围的wms数据无需任何坐标转换，将此范围填cad范围,srs,crs,mapbounds填为空).*/
bbox?: string;
/** 当前坐标系,缺省(EPSG:3857). */
srs?: string;
/** cad图的坐标系，为空的时候由元数据坐标系决定. */
crs?: string | string[];
/** 地理真实范围，如有值时,srs将不起作用 */
mapbounds?: string;
/** 宽. */
width?: number;
/** 高. */
height?: number;
/** 是否透明. */
transparent?: boolean;
/** 四参数(x偏移,y偏移,缩放，旋转弧度)，可选，对坐标最后进行修正*/
fourParameter?: string | string[];
/** 是否是矢量瓦片. */
mvt?: boolean;
/** 是否考虑旋转，在不同坐标系中转换是需要考虑。默认自动考虑是否需要旋转. */
useImageRotate?: boolean;
} (3) 像素对比分析算法
其反锯齿像素对比核心算法代码如下
uint8_t blend(uint8_t c, double a) {
return 255 + (c - 255) * a;
}
double rgb2y(uint8_t r, uint8_t g, uint8_t b) { return r * 0.29889531 + g * 0.58662247 + b * 0.11448223; }
double rgb2i(uint8_t r, uint8_t g, uint8_t b) { return r * 0.59597799 - g * 0.27417610 - b * 0.32180189; }
double rgb2q(uint8_t r, uint8_t g, uint8_t b) { return r * 0.21147017 - g * 0.52261711 + b * 0.31114694; }
// 使用YIQ NTSC传输颜色空间测量感知色差”计算色差
double colorDelta(const uint8_t* img1, const uint8_t* img2, std::size_t k, std::size_t m, bool yOnly = false) {
double a1 = double(img1) / 255;
double a2 = double(img2) / 255;
uint8_t r1 = blend(img1, a1);
uint8_t g1 = blend(img1, a1);
uint8_t b1 = blend(img1, a1);
uint8_t r2 = blend(img2, a2);
uint8_t g2 = blend(img2, a2);
uint8_t b2 = blend(img2, a2);
double y = rgb2y(r1, g1, b1) - rgb2y(r2, g2, b2);
if (yOnly) return y; // 仅亮度差
double i = rgb2i(r1, g1, b1) - rgb2i(r2, g2, b2);
double q = rgb2q(r1, g1, b1) - rgb2q(r2, g2, b2);
return 0.5053 * y * y + 0.299 * i * i + 0.1957 * q * q;
}
void drawPixel(uint8_t* output, std::size_t pos, uint8_t r, uint8_t g, uint8_t b) {
output = r;
output = g;
output = b;
output = 255;
}
double grayPixel(const uint8_t* img, std::size_t i) {
double a = double(img) / 255;
uint8_t r = blend(img, a);
uint8_t g = blend(img, a);
uint8_t b = blend(img, a);
return rgb2y(r, g, b);
}
// 检查像素是否可能是抗锯齿的一部分
bool antialiased(const uint8_t* img, std::size_t x1, std::size_t y1, std::size_t width, std::size_t height, const uint8_t* img2 = nullptr) {
std::size_t x0 = x1 > 0 ? x1 - 1 : 0;
std::size_t y0 = y1 > 0 ? y1 - 1 : 0;
std::size_t x2 = std::min(x1 + 1, width - 1);
std::size_t y2 = std::min(y1 + 1, height - 1);
std::size_t pos = (y1 * width + x1) * 4;
uint64_t zeroes = 0;
uint64_t positives = 0;
uint64_t negatives = 0;
double min = 0;
double max = 0;
std::size_t minX = 0, minY = 0, maxX = 0, maxY = 0;
// 穿过8个相邻像素
for (std::size_t x = x0; x <= x2; x++) {
for (std::size_t y = y0; y <= y2; y++) {
if (x == x1 && y == y1) continue;
// 中心像素和相邻像素之间的亮度增量
double delta = colorDelta(img, img, pos, (y * width + x) * 4, true);
// 计算相等、较暗和较亮相邻像素的数量
if (delta == 0) zeroes++;
else if (delta < 0) negatives++;
else if (delta > 0) positives++;
// 如果找到两个以上相同的同级，则绝对不是抗锯齿
if (zeroes > 2) return false;
if (!img2) continue;
// 记得最暗的像素
if (delta < min) {
min = delta;
minX = x;
minY = y;
}
// 记住最亮的像素
if (delta > max) {
max = delta;
maxX = x;
maxY = y;
}
}
}
if (!img2) return true;
// 如果同级之间没有较暗和较亮的像素，则不是抗锯齿
if (negatives == 0 || positives == 0) return false;
// 如果最暗或最亮的像素在两幅图像中都有两个以上相同的同级
//（绝对不是反走样），该像素是反走样的
return (!antialiased(img, minX, minY, width, height) && !antialiased(img2, minX, minY, width, height)) ||
(!antialiased(img, maxX, maxY, width, height) && !antialiased(img2, maxX, maxY, width, height));
}
} (4) 前端调用算法并展示
相关代码如下
// 地图比较不同
let diff = await service.cmdMapDiff({
// 要比较图1的图名称
mapid1: mapId1,
// 要比较图1的图版本，如为空，表示是最新版本
version1: "",
// 要比较图1的图层样式名称，可为空。为空的用默认的
layer1: map1.getService().currentMapParam().layer,
// 要比较图2的图名称，图名称可以和mapid1不一样
mapid2: mapId2,
// 要比较图2的图版本，如为空，表示是最新版本
version2: "",
// 要比较图2的图层样式名称，可为空。为空的用默认的
layer2: map2.getService().currentMapParam().layer
})
if (diff.error) {
message.error(diff.error);
return;
}
const drawPolygons = (map, points, color) => {
if (points.length === 0) return;
points.forEach(p => p.push(p)) ;// 闭合
let polygons = points.map(p => {
return {
points: map.toLngLat(p),
properties: {
color: color
}
}
})
vjmap.createAntPathAnimateLineLayer(map, polygons, {
fillColor1: color,
fillColor2: "#0ffb",
canvasWidth: 128,
canvasHeight: 32,
frameCount: 4,
lineWidth: 4,
lineOpacity: 0.8
});
}
if (diff.modify.length === 0) {
message.info("完全相同，没有找到不同处");
return;
}
// 修改的部分
drawPolygons(map2, diff.modify, "#f00");
// 新增部分
drawPolygons(map2, diff.new, "#0f0");
// 删除部分
drawPolygons(map1, diff.del, "#00f"); 以上前端的实现代码已开源至github。 地址：https://github.com/vjmap/vjmap-playground/blob/main/src/02service_%E5%9C%B0%E5%9B%BE%E6%9C%8D%E5%8A%A1/17zmapDiff.js
在线体验地址为：https://vjmap.com/demo/#/demo/map/service/17zmapDiff
来源:https://www.cnblogs.com/vjmap/p/16644550.html
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