Web端CAD图形找不同？一键在Web端找出CAD图不同并对比分析

吉吉吉吉国王

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:

1. /**
2. * wms服务url地址接口
3. */
4. export  interface IWmsTileUrl {
5.     /** 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. */
6.     mapid?: string | string[];
7.     /** 地图版本(为空时采用当前打开的地图版本). */
8.     version?: string | string[];
9.     /** 图层名称（为空时采用当前打开的地图图层名称). */
10.     layers?: string | string[];
11.     /** 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).*/
12.     bbox?: string;
13.     /** 当前坐标系,缺省(EPSG:3857). */
14.     srs?: string;
15.     /** cad图的坐标系，为空的时候由元数据坐标系决定. */
16.     crs?: string | string[];
17.     /** 地理真实范围，如有值时,srs将不起作用 */
18.     mapbounds?: string;
19.     /** 宽. */
20.     width?: number;
21.     /** 高. */
22.     height?: number;
23.     /** 是否透明. */
24.     transparent?: boolean;
25.     /** 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*/
26.     fourParameter?: string | string[];
27.     /** 是否是矢量瓦片. */
28.     mvt?: boolean;
29.     /** 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. */
30.     useImageRotate?: boolean;
31. }

复制代码

(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

1. uint8_t blend(uint8_t c, double a) {
2.     return 255 + (c - 255) * a;
3. }
5. double rgb2y(uint8_t r, uint8_t g, uint8_t b) { return r * 0.29889531 + g * 0.58662247 + b * 0.11448223; }
6. double rgb2i(uint8_t r, uint8_t g, uint8_t b) { return r * 0.59597799 - g * 0.27417610 - b * 0.32180189; }
7. double rgb2q(uint8_t r, uint8_t g, uint8_t b) { return r * 0.21147017 - g * 0.52261711 + b * 0.31114694; }
9. // 使用YIQ NTSC传输颜色空间测量感知色差”计算色差
11. double colorDelta(const uint8_t* img1, const uint8_t* img2, std::size_t k, std::size_t m, bool yOnly = false) {
12.     double a1 = double(img1[k + 3]) / 255;
13.     double a2 = double(img2[m + 3]) / 255;
15.     uint8_t r1 = blend(img1[k + 0], a1);
16.     uint8_t g1 = blend(img1[k + 1], a1);
17.     uint8_t b1 = blend(img1[k + 2], a1);
19.     uint8_t r2 = blend(img2[m + 0], a2);
20.     uint8_t g2 = blend(img2[m + 1], a2);
21.     uint8_t b2 = blend(img2[m + 2], a2);
23.     double y = rgb2y(r1, g1, b1) - rgb2y(r2, g2, b2);
25.     if (yOnly) return y; // 仅亮度差
27.     double i = rgb2i(r1, g1, b1) - rgb2i(r2, g2, b2);
28.     double q = rgb2q(r1, g1, b1) - rgb2q(r2, g2, b2);
30.     return 0.5053 * y * y + 0.299 * i * i + 0.1957 * q * q;
31. }
33. void drawPixel(uint8_t* output, std::size_t pos, uint8_t r, uint8_t g, uint8_t b) {
34.     output[pos + 0] = r;
35.     output[pos + 1] = g;
36.     output[pos + 2] = b;
37.     output[pos + 3] = 255;
38. }
40. double grayPixel(const uint8_t* img, std::size_t i) {
41.     double a = double(img[i + 3]) / 255;
42.     uint8_t r = blend(img[i + 0], a);
43.     uint8_t g = blend(img[i + 1], a);
44.     uint8_t b = blend(img[i + 2], a);
45.     return rgb2y(r, g, b);
46. }
48. // 检查像素是否可能是抗锯齿的一部分
49. 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) {
50.     std::size_t x0 = x1 > 0 ? x1 - 1 : 0;
51.     std::size_t y0 = y1 > 0 ? y1 - 1 : 0;
52.     std::size_t x2 = std::min(x1 + 1, width - 1);
53.     std::size_t y2 = std::min(y1 + 1, height - 1);
54.     std::size_t pos = (y1 * width + x1) * 4;
55.     uint64_t zeroes = 0;
56.     uint64_t positives = 0;
57.     uint64_t negatives = 0;
58.     double min = 0;
59.     double max = 0;
60.     std::size_t minX = 0, minY = 0, maxX = 0, maxY = 0;
62.     // 穿过8个相邻像素
63.     for (std::size_t x = x0; x <= x2; x++) {
64.         for (std::size_t y = y0; y <= y2; y++) {
65.             if (x == x1 && y == y1) continue;
67.             // 中心像素和相邻像素之间的亮度增量
68.             double delta = colorDelta(img, img, pos, (y * width + x) * 4, true);
70.             // 计算相等、较暗和较亮相邻像素的数量
71.             if (delta == 0) zeroes++;
72.             else if (delta < 0) negatives++;
73.             else if (delta > 0) positives++;
75.             // 如果找到两个以上相同的同级，则绝对不是抗锯齿
76.             if (zeroes > 2) return false;
78.             if (!img2) continue;
80.             // 记得最暗的像素
81.             if (delta < min) {
82.                 min = delta;
83.                 minX = x;
84.                 minY = y;
85.             }
86.             // 记住最亮的像素
87.             if (delta > max) {
88.                 max = delta;
89.                 maxX = x;
90.                 maxY = y;
91.             }
92.         }
93.     }
95.     if (!img2) return true;
97.     // 如果同级之间没有较暗和较亮的像素，则不是抗锯齿
98.     if (negatives == 0 || positives == 0) return false;
100.     // 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
101.         //（绝对不是反走样），该像素是反走样的
102.     return (!antialiased(img, minX, minY, width, height) && !antialiased(img2, minX, minY, width, height)) ||
103.            (!antialiased(img, maxX, maxY, width, height) && !antialiased(img2, maxX, maxY, width, height));
104. }
106. }

复制代码

(4) 前端调用算法并展示
相关代码如下

1. // 地图比较不同
2. let diff = await service.cmdMapDiff({
3.     // 要比较图1的图名称
4.     mapid1: mapId1,
5.     // 要比较图1的图版本，如为空，表示是最新版本
6.     version1: "",
7.     // 要比较图1的图层样式名称，可为空。为空的用默认的
8.     layer1: map1.getService().currentMapParam().layer,
9.     // 要比较图2的图名称，图名称可以和mapid1不一样
10.     mapid2: mapId2,
11.     // 要比较图2的图版本，如为空，表示是最新版本
12.     version2: "",
13.     // 要比较图2的图层样式名称，可为空。为空的用默认的
14.     layer2: map2.getService().currentMapParam().layer
15. })
17. if (diff.error) {
18.     message.error(diff.error);
19.     return;
20. }
22. const drawPolygons = (map, points, color) => {
23.     if (points.length === 0) return;
24.     points.forEach(p => p.push(p[0])) ;// 闭合
25.     let polygons = points.map(p => {
26.         return {
27.             points: map.toLngLat(p),
28.             properties: {
29.                 color: color
30.             }
31.         }
32.     })
33.     vjmap.createAntPathAnimateLineLayer(map, polygons, {
34.         fillColor1: color,
35.         fillColor2: "#0ffb",
36.         canvasWidth: 128,
37.         canvasHeight: 32,
38.         frameCount: 4,
39.         lineWidth: 4,
40.         lineOpacity: 0.8
41.     });
42. }
43. if (diff.modify.length === 0) {
44.     message.info("完全相同，没有找到不同处");
45.     return;
46. }
47. // 修改的部分
48. drawPolygons(map2, diff.modify, "#f00");
49. // 新增部分
50. drawPolygons(map2, diff.new, "#0f0");
51. // 删除部分
52. drawPolygons(map1, diff.del, "#00f");

复制代码

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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