如何检测接线点间有效导线并生成LTSpice可读电路

我训练了一个可检测电气符号与接线点的模型（模型推理结果已识别出目标元素），各接线点bounding box的xywh坐标已存储在DataFrame中。最终目标是生成LTSpice可读的.txt文件，以(x_start,y_start), (x_end,y_end)格式记录所有导线的位置。

我卡在编写判断任意两个接线点间是否存在有效导线的函数上，现有代码框架如下：

data = df.loc[df['name'] == 'junction']

# 遍历所有接线点
for index, row in data.iterrows():
    for index2, row2 in data.iterrows():
        check_if_wire_is_valid()

• 先从推理图像中擦除所有电气符号（仅保留接线点bounding box，其余区域设为白色），再用cv.HoughLinesP检测导线，但无法判断输出的线段是否恰好连接两个目标接线点。
• 对简化后的无元件电路轮廓执行minAreaRect操作，仍无法正确验证导线。
• 最初采用坐标轴邻近性判断水平/垂直导线，但无法处理斜向导线。
• 需注意：有效导线的接线点间距必须大于1像素，否则在并联电路场景下会出现误判。

目前核心目标是生成可仿真的LTSpice电路文件，是否需要更换导线检测方法？求可行的实现方案建议。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MPutak