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# IC版图匹配功能使用指南
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本文档介绍如何使用增强版的`match.py`进行IC版图匹配，实现输入大版图和小版图，找到所有匹配区域并输出详细信息。
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## 🎯 功能概述
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### 输入
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- **大版图**：待搜索的大型IC版图图像
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- **小版图**：要查找的目标模板图像
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### 输出
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- **坐标信息**：每个匹配区域的边界框坐标 (x, y, width, height)
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- **旋转角度**：检测到的旋转角度 (0°, 90°, 180°, 270°)
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- **置信度**：匹配质量评分 (0-1)
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- **相似度**：模板与区域的相似程度 (0-1)
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- **差异描述**：文本化的差异说明
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- **变换矩阵**：3x3单应性矩阵
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## 🚀 快速开始
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### 基本用法
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```bash
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python match.py \
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--layout data/large_layout.png \
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--template data/small_template.png \
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--output results/matching.png \
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--json_output results/matching.json
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```
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### 使用示例脚本
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```bash
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python examples/layout_matching_example.py \
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--layout data/large_layout.png \
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--template data/small_template.png \
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--model models/rord_model_best.pth
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```
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## 📋 命令行参数
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### 必需参数
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- `--layout`: 大版图图像路径
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- `--template`: 小版图（模板）图像路径
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### 可选参数
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- `--config`: 配置文件路径 (默认: configs/base_config.yaml)
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- `--model_path`: 模型权重路径
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- `--output`: 可视化结果保存路径
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- `--json_output`: JSON结果保存路径
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- `--simple_format`: 使用简单输出格式（兼容旧版本）
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- `--fpn_off`: 关闭FPN匹配路径
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- `--no_nms`: 关闭关键点去重
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## 📊 输出格式详解
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### 详细格式 (默认)
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```json
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{
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"found_matches": true,
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"total_matches": 2,
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"matches": [
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{
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"bbox": {
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"x": 120,
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"y": 80,
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"width": 256,
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"height": 128
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},
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"rotation": 0,
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"confidence": 0.854,
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"similarity": 0.892,
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"inliers": 45,
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"scale": 1.0,
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"homography": [[1.0, 0.0, 120.0], [0.0, 1.0, 80.0], [0.0, 0.0, 1.0]],
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"description": "高度匹配, 无旋转"
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},
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{
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"bbox": {
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"x": 400,
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"y": 200,
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"width": 256,
|
||
"height": 128
|
||
},
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"rotation": 90,
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"confidence": 0.723,
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"similarity": 0.756,
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"inliers": 32,
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"scale": 0.8,
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||
"homography": [[0.0, -1.0, 528.0], [1.0, 0.0, 200.0], [0.0, 0.0, 1.0]],
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"description": "良好匹配, 旋转90度, 缩小1.25倍"
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||
}
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]
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}
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```
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### 字段说明
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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|------|------|------|
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| `bbox.x` | int | 匹配区域左上角X坐标 |
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| `bbox.y` | int | 匹配区域左上角Y坐标 |
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| `bbox.width` | int | 匹配区域宽度 |
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| `bbox.height` | int | 匹配区域高度 |
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| `rotation` | int | 旋转角度 (0°, 90°, 180°, 270°) |
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| `confidence` | float | 置信度 (0-1) |
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| `similarity` | float | 相似度 (0-1) |
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| `inliers` | int | 内点数量 |
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| `scale` | float | 匹配尺度 |
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| `homography` | array | 3x3变换矩阵 |
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| `description` | string | 差异描述 |
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## 🔧 技术原理
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### 1. 特征提取
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- 使用RoRD模型提取几何感知特征
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- 支持FPN多尺度特征金字塔
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- 旋转不变的关键点检测
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### 2. 多尺度搜索
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- 在不同尺度下搜索模板
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- 支持模板缩放匹配
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- 多实例检测算法
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### 3. 几何验证
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- RANSAC变换估计
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- 单应性矩阵计算
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- 旋转角度提取
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### 4. 质量评估
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- 内点比例计算
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- 变换矩阵质量评估
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- 综合置信度评分
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## 📈 质量指标说明
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### 置信度 (Confidence)
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基于内点比例和变换质量计算：
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- **0.8-1.0**: 高质量匹配
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- **0.6-0.8**: 良好匹配
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- **0.4-0.6**: 中等匹配
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- **0.0-0.4**: 低质量匹配
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### 相似度 (Similarity)
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基于匹配率和覆盖率计算：
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- 考虑模板关键点匹配率
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- 考虑版图区域覆盖率
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- 综合评估相似程度
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### 差异描述
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自动生成的文本描述：
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- 匹配质量等级
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- 旋转角度信息
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- 缩放变换信息
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## 🎨 可视化结果
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匹配可视化包含：
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- 绿色边界框标识匹配区域
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- 匹配编号标签
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- 置信度显示
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- 旋转角度信息
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- 差异描述摘要
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## 🛠️ 高级配置
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### 匹配参数调优
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编辑`configs/base_config.yaml`中的匹配参数：
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```yaml
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matching:
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keypoint_threshold: 0.5 # 关键点阈值
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ransac_reproj_threshold: 5.0 # RANSAC重投影阈值
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min_inliers: 15 # 最小内点数量
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pyramid_scales: [0.75, 1.0, 1.5] # 搜索尺度
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use_fpn: true # 使用FPN
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nms:
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enabled: true
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radius: 4 # NMS半径
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```
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### 性能优化
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1. **GPU加速**: 确保CUDA可用
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2. **FPN优化**: 大图使用FPN，小图使用滑窗
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3. **尺度调整**: 根据图像大小调整`pyramid_scales`
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4. **阈值调优**: 根据应用场景调整`keypoint_threshold`
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## 🔍 故障排除
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### 常见问题
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1. **未找到匹配**
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- 检查图像质量和分辨率
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- 降低`keypoint_threshold`
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- 减少`min_inliers`数量
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2. **误匹配过多**
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- 提高`keypoint_threshold`
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- 增大`ransac_reproj_threshold`
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- 启用NMS去重
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3. **性能较慢**
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- 使用FPN模式 (`use_fpn: true`)
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- 减少`pyramid_scales`数量
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- 调整滑窗口大小
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4. **内存不足**
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- 减小图像尺寸
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- 降低批次大小
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- 使用CPU模式
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### 调试技巧
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1. **可视化检查**: 查看生成的可视化结果
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2. **JSON分析**: 检查详细的匹配数据
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3. **阈值调整**: 逐步调整参数找到最佳设置
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4. **日志查看**: 启用TensorBoard日志记录
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## 📝 API集成
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### Python调用示例
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```python
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import subprocess
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import json
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# 执行匹配
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result = subprocess.run([
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'python', 'match.py',
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'--layout', 'large.png',
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'--template', 'small.png',
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'--json_output', 'temp.json'
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], capture_output=True, text=True)
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# 解析结果
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with open('temp.json') as f:
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data = json.load(f)
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if data['found_matches']:
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for match in data['matches']:
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bbox = match['bbox']
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print(f"位置: ({bbox['x']}, {bbox['y']})")
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print(f"置信度: {match['confidence']}")
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print(f"旋转: {match['rotation']}°")
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```
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## 🎯 应用场景
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1. **IC设计验证**: 检查设计是否符合规范
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2. **IP保护**: 检测版图抄袭和侵权
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3. **制造验证**: 确认制造结果与设计一致
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4. **设计复用**: 在新设计中查找复用的模块
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5. **质量检测**: 自动化版图质量检查
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## 📚 更多资源
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- [RoRD模型训练指南](diffusion_training.md)
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||
- [配置文件说明](../configs/base_config.yaml)
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||
- [项目架构文档](architecture.md) |