Python 如何定位和提取坐标/数据/图表/地图图像数据的子组件？

我正在从一些我付费访问的光栅海图（地图）中创建一个平铺服务器，我正在尝试对这些海图分发的原始图像数据进行后期处理，然后对其进行地理参考并将其分割成平铺

我有两组任务，非常感谢任何帮助，甚至是关于如何以自动化方式完成这些任务的示例代码。我对python/jupyter笔记本并不陌生，但在使用opencv/machine learning（或者如果有更好的工具包库，我甚至还不知道）等工具进行图像分析/处理这类数据科学方面，我拥有零经验

我有（原件是PNG，但太大了，无法上传，所以我用高质量的JPEG对它们进行编码，以便跟进/提供样本数据）。。以下是我想做的：

• 验证所有图像数据。。第一张图表（以及最后四张）展示了格式正确的图表图像应该是什么样子（我在第一张图表中手动添加了一些彩色矩形，以在下面的奖励部分突出显示图像的不同部分）
  • 有些图像可能缺少平铺数据，如在第二个示例图像中，这些始终是256x256图像数据的块，因此应该可以直接识别这种精确大小的黑匣子
  • 有些图像会出现损坏/错位的分幅，如第3张图像（请注意，图像的中/上半部分是一个大的彩色半圆/圆弧，它在下方略微重复，如果您水平查看，您可以看到图像数据发生了移动，因此这些分幅不知何故已损坏
• 提取信息，最终一旦所有图像数据被验证为有效（上述步骤得到保证），我就需要从图像中提取一些数据，其中最重要的是
  • 内部图表框架的4个坐标（左上、右上、左下、右下），在第一个图像中，它们在每个角的一个小粉红色框中高亮显示（其他图像没有它们，但它们以相似的方式定位）-注意，由于这些是地理坐标，涉及投影，因此它们并不总是彼此100%水平/垂直
  • 关键的一点是，有些图像包含多个“chartlet”，我确实需要为每个chartlet获取上述4个坐标（有些图表没有chartlet，有些图表有两到几个，它们并不总是简单的矩形），如果有帮助的话，我可以为输入生成chartlet的数量
  • 如果可能的话，将每个小图表提取为一个单独的图像也是有帮助的（每个小图表都有一个大写字母a、B、C，如果它出现在文件名中就好了）
• 作为奖励，如果有一种方法也可以提取第一个样本图像（左下角）中采样的部分，这可能涉及识别该部分在图像中出现的位置/情况（可能每个文件只出现一次，但不确定），然后根据其坐标进行提取
  • 最重要的是在一个绿色框中，表示一对表（左侧的表就是一个示例，我相信它们总是一样的，右侧的列数量是可变的）
  • 另外，橙色框中的表格也可以从中获取相关文本
  • 就像蓝色框中的小概览图一样，可以作为图像保留

我一直在看有关opencv和图像识别过程的教程，但到目前为止，这些内容都是非常基本的，更不用说针对不同操作的大量算法了（我也不知道我需要什么），所以我不确定它与我正在尝试做的事情有什么关系。实际上，我甚至不知道从哪里开始构建执行所有这些任务所需的步骤，或者如何进一步细分每个步骤以简化处理