손으로 그려진 회로의 스캔 이미지에서 로직 게이트를 감지하는 방법은 무엇입니까?

우리는 논리 회로의 적절한 그림을 그린 스캔 이미지로 시작했는데 논리 회로를 스캔 한 이미지와 논리 회로를 분리 할 수 있었지만 더 이상 진행할 방법이 없었고이를 위해 python open cv를 사용했습니다. 상기 우리 코드손으로 그려진 회로의 스캔 이미지에서 로직 게이트를 감지하는 방법은 무엇입니까?

import cv2 
import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 
img = cv2.imread('logic.png',0) 

ret,img2 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) # converting the image into binary image. 
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(100,3)) # kernel to detect vertical lines 
vertical = cv2.morphologyEx(img2, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # applying morphological opening operation to detect vertical lines 
vertical = cv2.dilate(vertical,kernel,iterations = 1) #dilate the vertical lines obtained 

kernel2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,100)) # kernel to detect horizontal lines 
horizontal = cv2.morphologyEx(img2, cv2.MORPH_OPEN, kernel2) # applying morphological opening operation to detect horizontal lines 
horizontal = cv2.dilate(horizontal,kernel2,iterations = 1) #dilate the horizontal lines obtained 

cv2.imshow('d',vertical) # show the vertical imag 
cv2.imshow('b',horizontal) # show the horizontal image 

img = img2 -horizontal - vertical # subtracting horizontal and vertical lines from original image 

cv2.imwrite('horizontal.png',horizontal) 
cv2.imwrite('vertical.png',vertical) 
cv2.imwrite('result.png',img) 


cv2.imshow('last',img)  # show the resulted image after subtraction 

kerne = np.ones((3,3),np.uint8)    # kernel to remove the noise from the last image 
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kerne) # applying opening morphological operation to remove the noise from the image 
cv2.imshow('opening',opening)    # show the resulted image after removing noise 
cv2.imwrite('noise_removal.png',opening) 
cv2.waitKey(0)

확인 결과 다음과 손으로 그려진 회로의 스캔 이미지에서 논리 게이트들을 검출하도록 더 진행하는 방법을 조언인가?

코드의 결과는 아래와 같다 :

1) 입력 이미지 :