建築設計圖除了是由各種複雜圖元、符號、文字表格所交錯組成的一幅圖面外，它也受到不同設計繪圖者的習慣而有不同風格，檔案類型也有可能是手繪稿、CAD檔或是掃描圖像檔。

3.1. 技術挑戰

　　由於建築圖資料的多元特性，若單一使用YOLO同時來辨識圖形和文字，或許未必能達到最佳效果，而且也可能造成事倍功半。因為YOLO技術主要是透過標註資料集與卷積神經網路，預測特定物件的位置與信心分數。像建築圖中有中、英文或數字混雜、特定專有名詞的特性，如果要逐一分類並標註，勢必耗時又費力。

　　以車牌識別的例子來說，多以YOLO進行車牌物件定位後，再以OCR技術辨識文字與資料庫比對，不過因為車牌的文字組成簡單，僅有英文和數字的組合。同理，若建築圖圖元以YOLO辨識、文字採OCR辨識，發揮兩種AI技術的強項，最後再透過後處理整合，或許是建築圖資訊智慧數位化的一種解方。

圖3.1 常見車牌辨識的流程圖　　　　　　圖3.2 建築圖資訊辨識概念流程圖

３.2. 資料前處理

　　傳統車牌辨識由於是真實環境所擷取的圖像或影像，一般需要將彩色圖像轉化為利於辨識的黑白圖像或線條框，而有經過二值化等影像處理技術。但在建築設計圖紙中，現階段多是由電腦繪圖軟體轉出2D黑白線條的圖面，但由於產業與智慧財產特性，有的時候並不能取得CAD圖檔，更多的是PDF檔或手繪稿照片。

　　因此，在開始訓練AI模型之前，首要的便是將圖檔或照片轉檔為模型可讀的圖像檔(如.png、.jpg等)，如果圖檔中有彩色填充或線條，可以使用以下方法來前處理資料圖像(以Google Colab執行為例)：

# 安裝opencv（Colab上通常已經有，沒裝才需要這行）
# !pip install opencv-python-headless

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from google.colab import files
import os

# 1. 上傳你的圖片
uploaded = files.upload()  # 選擇圖片

img_path = list(uploaded.keys())[0]  # 取得原始檔名（如 sample.png）

# 2. 讀取圖片
img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_COLOR)

# 3. 轉成灰階
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 4. 自動二值化（Otsu's threshold）
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 5. 用原檔名自動產生新的檔名
basename, ext = os.path.splitext(img_path)
binary_filename = f"{basename}_binary{ext}"

# 6. 儲存黑白圖
cv2.imwrite(binary_filename, binary)

# 7. 顯示對比
plt.figure(figsize=(10,4))
plt.subplot(1,2,1)
plt.title('原始圖')
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')

plt.subplot(1,2,2)
plt.title('二值化黑白圖')
plt.imshow(binary, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

# 8. 下載黑白圖（自動以原檔名_binary命名）
files.download(binary_filename)

3.3. 結語

　　透過今天的例子可以了解到，當建築圖圖面色彩較複雜時，可以如同車牌辨識處理方法，先進行黑白二值化的影像前處理，有助於有效降低非主體的干擾，進而提升模型辨識的準確度。因此，在開始訓練AI之前，資料集的前處理是非常重要的一環。

　　在接下來的章節，我將以建築圖中的門與柱元素為例，進一步探討如何將AI辨識數據串聯進BIM模型，設計出一條完整的自動化流程，實現建築圖智慧化的下一步。