最详细版本|UI2Code智能生成Flutter代码——版面分析篇

在《UI2CODE--整体设计》篇中，我们提到UI2Code工程的第一步是版面分析，如果是白色的简单背景，我们可以像切西瓜一样，将图片信息切割为GUI元素。但是在实际生产过程中，UI的复杂度会高很多。本篇我们将围绕版面分析这块内容分享我们的探索过程。

版面分析主要处理UI图像的前景提取和背景分析：

通过前后景分离算法，将UI视觉稿剪裁为GUI元素。本文将重点为大家讲解以下两部分的思路和难点。

背景分析：通过机器视觉算法，分析背景颜色，背景渐变方向，以及背景的连通区域。	
前景分析：通过深度学习算法，对GUI碎片进行整理，合并，识别。

背景分析的关键在于找到背景的连通区域和闭合区间；

我们从一个实际的应用场景来分析整个背景提取的过程：

我们期望将上一张图片，通过UI2CODE，来提取GUI元素。

1判断背景区块，通过sobel，lapacian，canny等边缘检测方法计算出梯度变化方向，从而得到纯色背景和渐变色背景区域。

基于拉普拉斯算子的背景区域提取

离散拉普拉斯算子的模板：

扩展模板：

当该区域点与模板点乘，得到的数值越小越是平坦的区域，即接近背景区域。如果是渐变色区域，则统计它的运动趋势。（左->右，右->左，上->下, 下->上）

提取效果如下：

我们发现上图虽然能大致提取背景轮廓，但是对于有渐变色的背景还是比较粗糙。

因此我们通过统计背景运动趋势的方式来判定它是否存在渐变色背景。如果存在，我们将通过第二步进行精细化处理。

2基于漫水填充算法，选取漫水的种子节点，滤除渐变色背景区域噪声。

  def fill_color_diffuse_water_from_img(task_out_dir, image, x, y, thres_up = (10, 10, 10), thres_down = (10, 10, 10), fill_color = (255,255,255)):	
    """	
    漫水填充：会改变图像	
    """	
    # 获取图片的高和宽	
    h, w = image.shape[:2]	
    # 创建一个h+2,w+2的遮罩层，	
    # 这里需要注意，OpenCV的默认规定，	
    # 遮罩层的shape必须是h+2，w+2并且必须是单通道8位，具体原因我也不是很清楚。	
    mask = np.zeros([h + 2, w + 2], np.uint8)	
    # 这里执行漫水填充，参数代表ÿ