【亲测免费】 FreeCAD 绘图尺寸标注插件安装与使用指南
2026-01-19 11:10:37作者:宗隆裙
本指南旨在帮助用户了解并安装适用于FreeCAD的绘图尺寸标注插件,版本针对FreeCAD v0.16及以上。此插件提供了强大的尺寸标注与注释功能,特别是在FreeCAD 0.17之后,尽管原有的Drawing Workbench不再维护,但TechDraw Workbench支持相似功能。以下步骤基于提供的GitHub仓库地址进行。
1. 项目目录结构及介绍
https://github.com/hamish2014/FreeCAD_drawing_dimensioning.git
- 根目录: 包含了整个插件的核心代码和资源。
src: 源码目录,存放Python脚本,这些脚本定义了工作台的功能和交互界面。resources: 资源目录,可能包括图标和其他UI元素。test: 测试脚本目录,用于验证插件的功能性。README.md: 插件的基本说明文档。
2. 项目的启动文件介绍
在FreeCAD中集成这个插件,并没有直接指定一个“启动文件”。但是,其核心在于将插件的目录正确放置于FreeCAD的工作bench路径下。一旦这样做,FreeCAD启动时自动识别并加载该工作台。因此,间接地,将插件目录复制到FreeCAD的Mod目录下的操作相当于“启动”了这个项目。
3. 项目的配置文件介绍
该项目没有明确的外部配置文件。通常,配置项通过FreeCAD自身的偏好设置或者插件内部的初始化脚本来定制。用户可以通过FreeCAD的图形界面调整相关维度显示偏好,例如,在安装插件后,可能会有特定命令或选项允许用户调整如线性尺寸的一半显示方式等参数,这更多是通过软件的交互界面而非独立的配置文件来实现。
安装步骤简述
对于Windows:
- 进入FreeCAD安装目录的
Mod文件夹。 - 创建名为“DrawingDimensioning”的新目录。
- 将从GitHub下载的插件解压至此目录内。
对于Mac:
- 找到FreeCAD应用程序的安装目录(
FreeCAD app/Contents/Mod)。 - 同样创建“DrawingDimensioning”目录,并将插件内容放入其中。
完成以上步骤后,重新启动FreeCAD即可看到新增的“DrawingDimensioning”工作台。
请注意,具体使用方法和进一步配置应参考插件的GitHub页面上的文档或对应教程链接以获取详细说明。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0117
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook09
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
764
4.97 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.92 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
680
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
875
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
456
438
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.08 K
1.1 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
150
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
303
117
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220