在计算机辅助设计（CAD）中，包含大量的文字信息，这些文字信息包括注释、标签、尺寸等，这些文字信息极大地帮助我们理解和解释CAD图形。

然而，针对 CAD 文字的自动识别一直是一个十分复杂的挑战。首先，CAD文字的形式各异，可能是连续的，也可能是不规则的；其次，CAD系统中的文字也可能是翻转的，缩放的，或是扭曲的；最终，由于不同字体及手写风格的不同，相同文字在不同字体下可能有着很大的变化。

尽管如此，通过机器学习和深度学习的技术，我们可以使计算机自动识别 CAD 文字。下面介绍三个基本步骤。

1. 训练OCR模型

OCR（Optical Character Recognition）光学字符识别技术是本问题的核心。要训练一个OCR模型，我们需要一定数量的典型样本图片和标签。对于 CAD 文字，我们需要用 CAD 软件生成一定数量的 CAD 图形，并在其中插入不同的文字，在每个文字上面打上标签，标签包含该文字的真实值。这些 CAD 文字的图片往往包括不同的字体，大小，颜色和截图角度。我们需要对这些 CAD 文字进行光学字符识别算法训练。

2. 对CAD图形进行文字区域识别

文字OCR算法识别的是图像中的文本区域，因此我们还需要对 CAD 图形进行分析和预处理，以准确地提取文本区域。可以使用基于OpenCV的具有高精度和强鲁棒性的文本检测算法，比如CRAFT和EAST。

代码示例：使用Python和OpenCV进行文本检测。

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread('cad_image.png')

# 初始化 EAST 模型
net = cv2.dnn.readNet('frozen_east_text_detection.pb')

# 定义需要的变量
conf_threshold = 0.5
nms_threshold = 0