Reconhecimento e reconstrução de fluxogramas
Pipeline híbrido que combina visão computacional, OCR e análise geométrica para transformar diagramas rasterizados em grafos estruturados.
- Papel
- Arquitetura e desenvolvimento do pipeline
- Stack
- Python · YOLO · OpenCV · Tesseract · Graphviz
- Resultado
- Pipeline auditável com JSON intermediário, saída DOT e 10 testes automatizados.
Problema
Um fluxograma dentro de uma imagem ou PDF parece estruturado para uma pessoa, mas para o computador é apenas uma grade de pixels. Formas, textos e setas precisam ser recuperados antes que o conteúdo possa ser pesquisado, corrigido ou reutilizado.
Solução
O projeto separa o reconhecimento em quatro responsabilidades:
- YOLO localiza formas e pontas de seta.
- Tesseract lê o texto dentro das regiões detectadas.
- OpenCV encontra segmentos e evidências geométricas das conexões.
- Um construtor topológico transforma essas evidências em nós e arestas.
O resultado é registrado primeiro em JSON. Depois, um renderizador gera DOT e utiliza Graphviz para produzir uma nova visualização. Essa camada intermediária mantém o processo auditável e permite criar outros exportadores no futuro.
Estado atual
A arquitetura, o esquema do grafo e as principais regras geométricas possuem testes automatizados. A qualidade ponta a ponta ainda depende de um dataset representativo e de pesos YOLO treinados e versionados.
Leia o artigo técnico completo para conhecer as decisões, comandos, benchmark parcial e limitações do projeto.