解决这个问题的一种方法是使用计算机视觉技术来识别和检测图像中的元素。以下是一个基本的代码示例，展示了如何使用OpenCV库来实现这个任务。

import cv2

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

# 定义元素的类别和对应的颜色
categories = ['circle', 'triangle', 'square']
colors = [(0, 0, 255), (0, 255, 0), (255, 0, 0)]

# 定义元素检测器
detector = cv2.SimpleBlobDetector_create()

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测元素
keypoints = detector.detect(gray)

# 按照元素的y坐标进行排序，以确保按照从上到下的顺序检测元素
keypoints = sorted(keypoints, key=lambda x: x.pt[1])

# 遍历检测到的元素
for i, keypoint in enumerate(keypoints):
    x, y = int(keypoint.pt[0]), int(keypoint.pt[1])
    size = int(keypoint.size)
    
    # 绘制元素的外接圆和类别标签
    cv2.circle(image, (x, y), size, colors[i], 2)
    cv2.putText(image, categories[i], (x - size, y - size), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, colors[i], 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Detected Elements', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先加载图像，然后定义了元素的类别和颜色。接下来，使用SimpleBlobDetector创建一个元素检测器，然后将图像转换为灰度图像。之后，使用检测器检测图像中的元素，并按照元素的y坐标进行排序，以确保按照从上到下的顺序检测元素。最后，使用OpenCV的绘图函数绘制元素的外接圆和类别标签，并显示结果图像。

请注意，这只是一个简单的示例，具体的方法和代码可能因应用场景和需求的不同而有所不同。