ymj_data_collect/excel_point_to_bm_json_.py

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle

def col(char):
    return ord(char) - ord('A') + 0

# 读取Excel文件，指定表格路径
file_path = '预埋件位置.xlsx'

# 使用pandas读取Excel
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='测量结果')  # 根据你的Excel表格来设置sheet_name

# 打印列名
print("DataFrame 列名:", df.columns)

# 创建一个图形和坐标轴
fig, ax = plt.subplots()

# 初始化边界变量
x_min, x_max = float('inf'), float('-inf')
y_min, y_max = float('inf'), float('-inf')


x_center_max = 0 # 在右测坐标系中。所有预埋件中心点的x坐标最大的值
x_center_max_w = 0
x_center_max_h = 0
for index, row in df.iloc[2:30].iterrows():
    original_x_center = row[col('K')]
    if(original_x_center > x_center_max):
        x_center_max = original_x_center
        x_center_max_w = row[col('D')]
        x_center_max_h = row[col('E')]
print(f"x_center_max_original={x_center_max}")
# 以为预埋件中心点的x最大的矩形的左下角作为坐标原点
x_center_max_left_bottom = x_center_max + x_center_max_w / 2

bm_struct_array = []

for index, row in df.iloc[2:30].iterrows():
    # 打印B列和C列的值
    print(f"行 {index+2} -> A列-编号: {row[col('A')]},  D列-测量宽度: {row[col('D')]}, E列-测量高度: {row[col('E')]}，K列-测量中心x: {row[col('K')]}, L列-测量中心y: {row[col('L')]}")

    # 使用新的中心点，之后，x坐标需要转换
    x_center_original = row[col('K')]
    center_x =(-x_center_original) + x_center_max_left_bottom + 350
    # center_x = -x_center_original
    center_y = row[col('L')]
    width = row[col('D')]
    height = row[col('E')]
    # 左上角
    x = center_x - width / 2
    # 左上角
    y = center_y + height / 2
    # 左下角
    x_left_bottom = center_x - width / 2
    # 左下角
    y_left_bottom = center_y - height / 2


    # [{
    #     "code": "PT001",
    #     "type": "250x1450",
    #     "x": "905",
    #     "y": "0",
    #     "center": "0.350",
    #     "w": "1450",
    #     "h": "250",
    #     "angle": "90\""
    # },
    bm_struct_array.append({
        "code": int(row[col('A')]),
        "type": f"{height}x{width}",# h x w
        "x": int(center_x),
        "y": 0,
        "center": int(center_y),
        "w":width,
        "h": height,
        "angle" : "0"
    })

    # 画出中心点
    ax.scatter(center_x, center_y, color='red', marker='o', s=10)

    # 绘制矩形
    rect = Rectangle((x_left_bottom, y_left_bottom),width, height, linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none')
    ax.add_patch(rect)

    # 在矩形中心绘制编号（A列）
    ax.text(
        center_x+60, center_y, str(row[col('A')]),
        ha='center', va='center',
        fontsize=8, color='blue'  # 编号字体大小为12，颜色为蓝色
    )

    # 在矩形上边绘制宽度（D列）
    ax.text(
        x + row[col('D')] / 2, y_left_bottom + row[col('E')], str(row[col('D')]),
        ha='center', va='bottom',
        fontsize=6, color='green'  # 宽度字体大小为10，颜色为绿色
    )

    # 在矩形右边绘制高度（E列）
    ax.text(
        x + width, y_left_bottom + height / 2, height,
        ha='left', va='center',
        fontsize=6, color='red'  # 高度字体大小为10，颜色为红色
    )

# 设置坐标轴的范围
# ax.set_xlim(x_min, x_max )  # 留出一些边距
# ax.set_ylim(y_min, y_max )  # 留出一些边距

# 设置坐标轴的比例
ax.set_aspect('equal')

# 显示图形
plt.show()

# 保存bm_struct_array 为json到本地
import json
with open('bm_struct_array.json', 'w') as f:
    json.dump(bm_struct_array, f)