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engauge-digitizer:用于从图形图像中提取数据点

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简介:
\n我们正在寻找一位经验丰富的软件开发工程师,具备较强的技术能力和团队合作精神,希望您能与我们一同实现 Engauge 自动化。其中可能包括机器学习相关的项目选项。请查阅相关链接获取更多信息。\n\n您的参与将使您的名字与 230,000 次 GitHub 下载和 18,000 次镜像运行次数相关联,成为我们团队中不可或缺的一员。详细的文档说明了 Engauge Digitizer 功能及其操作方法的最新版本。\n\n对于构建源代码的要求:\n- 如果您是 Linux 或 Mac OS 用户,请确保在本地构建最新的源代码时遵循绿色开发原则。\n- 如果您是 Windows 用户,请在本地构建时遵循绿色开发原则。\n- 建议(非必要):在发表的科学文献中引用本项目,以支持您的贡献。\n\n您可以将此链接提交至帮助论坛或直接与我们联系,以便为 Linux 和 Mac OS 提供绿色构建版本。]\n

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客服
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  • engauge-digitizer:
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    \n我们正在寻找一位经验丰富的软件开发工程师,具备较强的技术能力和团队合作精神,希望您能与我们一同实现 Engauge 自动化。其中可能包括机器学习相关的项目选项。请查阅相关链接获取更多信息。\n\n您的参与将使您的名字与 230,000 次 GitHub 下载和 18,000 次镜像运行次数相关联,成为我们团队中不可或缺的一员。详细的文档说明了 Engauge Digitizer 功能及其操作方法的最新版本。\n\n对于构建源代码的要求:\n- 如果您是 Linux 或 Mac OS 用户,请确保在本地构建最新的源代码时遵循绿色开发原则。\n- 如果您是 Windows 用户,请在本地构建时遵循绿色开发原则。\n- 建议(非必要):在发表的科学文献中引用本项目,以支持您的贡献。\n\n您可以将此链接提交至帮助论坛或直接与我们联系,以便为 Linux 和 Mac OS 提供绿色构建版本。]\n
  • 使Origin程序和Digitizer插件
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    本教程介绍如何利用Origin程序结合Digitizer插件高效地从各种图像中精确提取数据点,并进行后续的数据分析与可视化处理。 这个工具很好用,可以用来提取图片中的数据,并方便地重复使用这些数据。
  • Engauge Digitizer工具
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    Engauge Digitizer是一款强大的开源软件,专门用于从图像中提取坐标数据。它支持多种格式的输入图片,并提供灵活的数据点选取方式和精确的曲线拟合功能,适用于科研、工程等多个领域。 **Engauge Digitizer 简介** Engauge Digitizer 是一款强大的图形数字化工具,专为科学家、工程师和其他需要从图表中提取数据的专业人士设计。它提供了直观的用户界面和高效的功能,使得从图像中手动或自动提取数据变得简单易行。这款软件的主要目标是将图像中的曲线和点转化为可编辑、可分析的数字数据,从而帮助用户进行进一步的数学建模、统计分析或其他科学研究。 **主要功能** 1. **自动曲线追踪**:Engauge Digitizer 具有自动曲线追踪功能,能够识别并追踪图像中的线条和曲线,并将其转换为精确的数据点。这对于处理实验数据、气象图表、地质图或者其他包含复杂图形的图像特别有用。 2. **手动数据点选择**:如果自动追踪无法满足需求,用户还可以通过手动选择图像上的点来获取数据。软件提供了精确的坐标系统,让用户能够准确地选取数据点。 3. **多层图像处理**:Engauge 支持处理包含多层的图像,这意味着用户可以在同一图像的不同层上独立工作,便于管理复杂图表的数据提取。 4. **导出数据格式多样化**:提取的数据可以导出为多种格式,包括 CSV、TXT、Excel 和 MATLAB,方便用户在其他分析软件中进一步处理。 5. **自定义标尺和单位**:用户可以根据需要自定义图像的坐标系,并设置不同的标尺单位(如米、英寸、百分比等),确保数据的准确性。 6. **图像校准**:为了确保数据精确性,Engauge 允许通过已知参考点对图像进行校准,以保证从图像中提取的数据与实际值一致。 7. **图形比较**:用户可以利用 Engauge 比较多个图上的数据,这对于验证不同实验结果或对比历史数据非常有用。 8. **可扩展性**:除了内置功能外,Engauge 还支持脚本语言。通过编写脚本,用户能够自动化重复的数据提取任务,提高工作效率。 **应用场景** - **科研数据分析**: 在生物学、物理学和化学等领域中,研究人员经常需要从实验图表中提取数据进行分析。 - **工程设计**: 建筑与土木工程师可利用 Engauge 从地形图或结构模型中获取精确数据。 - **经济与市场研究**: 经济学家及市场分析师可以使用 Engauge 分析趋势图表并获取关键的数据点。 - **地理信息系统 (GIS)**: 在 GIS 项目中,Engauge 可用于提取地图中的地理坐标或高度信息。 **总结** Engauge Digitizer 是一款实用且高效的图形数字化工具。它简化了从图像中提取数据的过程,并特别适用于科学和工程领域。通过其强大的自动追踪功能、手动选择选项以及灵活的数据导出格式,用户可以轻松将图形数据转化为可分析的形式,从而推动他们的研究工作或工程项目进一步发展。无论是学术研究、工程计算还是商业分析,Engauge 都能成为强有力的数据提取助手。
  • 使Matlab源码GRABIT文件
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    本简介介绍了一种基于MATLAB的程序方法,用于解析并提取GRABIT格式图像中的关键数据点。此过程旨在简化科研与工程领域中对复杂图形数据分析的需求,通过提供一个高效的自动化工具来替代耗时的手动数据录入方式。 GRABIT可以从图像文件中提取数据点,并启动一个用于从这些文件中提取数据的图形用户界面(GUI)程序。它可以读取多种格式的图片文件包括BMP、JPG、TIF、GIF 和 PNG 文件,只要MATLAB 的IMREAD函数支持即可。 使用该工具时可以遵循以下步骤: 1. 加载图像文件。 2. 校准轴尺寸:系统会要求您在图中选择4个点来完成校准。 3. 获取数据点:通过点击屏幕上的特定位置获取所需的数据点,右击鼠标则可以选择删除这些选中的点。在此阶段还可以调整图片的显示大小以更好地进行操作。 4. 多组数据集保存与管理:在GUI界面开启的情况下,多个不同的数据集合可以同时存在于内存中,并且可以在数组编辑器里对它们进行重命名、修改或存储至文件的操作。 此外,GRABIT还允许用户通过拖动图像来移动视图位置以及使用键盘快捷键(如 - 使当前视角居中; - 放大显示区域;- 缩小显示范围;- 恢复到初始视图)来进行便捷的图片缩放操作。 值得一提的是,即使图像文件的角度、方向或质量不理想(例如倾斜、倒置或者镜像),GRABIT依然可以准确地提取出其中的数据点。校准步骤有助于消除这些因素对数据准确性的影响。对于该工具而言,最理想的文件类型是BMP, JPG,TIF和GIF(最多8位)以及PNG格式的图像文件,只要它们被IMREAD函数支持即可使用。
  • 优质
    本课程将深入讲解如何使用Python等编程工具从图像中识别和提取有用的数据信息,涵盖OCR技术、色彩分析及物体识别等内容。 使用Python及OpenCV库提取图片中的曲线数据的步骤如下: 1. **裁剪**:通过鼠标选择需要处理的部分区域(矩形),确认后点击键盘上的“n”键进入下一步;若无需裁剪,则直接按“o”,否则可以按下esc取消操作并重新开始。 2. **矫正**:使用四个顶点定义的梯形来调整图像,具体可以通过左上角、右上角、左下角和右下角分别用键盘上的“u”、“i”、“j”和“k”键选择。此外,“w”, “s”, “a”, 和 “d” 键用于微调顶点位置。“detail display”功能可以放大显示当前选中的顶点细节,完成后按“t”确认矫正。 3. **设置坐标系**:确定图像上xy轴的原点、x和y的最大刻度。通过键盘上的“u”, “j”, 和 “k” 键选择不同的关键点。“w”, “s”, “a”, 以及 d 或方向键用于微调位置,然后按“n”确认设定或用“b”取消并返回上一步。 4. **数据采集**: - 手动模式:通过点击鼠标左键选取需要记录的测试点,并使用键盘上的“n”来标记该点已完成选择;全部完成后按下 “o”,将生成包含所选测点的数据csv文件。 - 自动模式:首先,用户需选定曲线颜色。可以利用 p 键在图像中多处选取同色不同位置的样本以确定最佳提取阈值范围。“l”键用于开启或关闭“刷取有效区域”的功能;鼠标右键拖拽可设定自动采集的有效区间。确认后按 “n”,系统将根据选定的颜色和参数进行曲线数据平滑处理与重采样,最终输出csv格式的数据文件。 每个操作步骤中,“detail display”可以放大显示当前选中的细节帮助更精确地定位关键点;“esc”键可随时退出并返回至开始界面。
  • 优质
    本资源提供了一种方法来解析MATLAB图(fig)文件,并从中抽取二维和三维图形的数据,便于数据分析与再利用。适合需要处理大量MATLAB图像的科研人员和技术工程师使用。 在MATLAB中,图形文件(通常为.fig文件)用于存储用户界面组件和图形对象的数据与属性,包括2D和3D绘图内容。这些文件记录了整个图形窗口的所有设置及数据信息,在数据分析过程中扮演着重要角色。 1. **.fig 文件结构**: 每个 .fig 文件是MATLAB工作空间中保存的序列化表示形式,包含轴、线条、文本等元素及其属性,如颜色和线型设定。 2. **提取数据步骤**: - 使用 `load` 函数加载.fig文件。例如:`load(myFigure.fig)`; - 加载后,在工作区将出现一个以图形句柄为键值的结构数组。主轴的句柄可能是 `handles.axis1` ; - 数据通常存储在对象属性如 `XData`, `YData` 和 `ZData` 中,可直接通过句柄访问这些数据。 3. **解析数据**: 有时,复杂的数据需要使用MATLAB函数进行转换处理。例如:嵌套结构或cell数组可能需要用到 `struct2cell` 或者 `cell2mat` 函数来展开和合并。 4. **重新绘制图形**: 可以根据提取的原始数据利用绘图函数在新窗口中重现原图,如使用 `plot(x, y)` 创建二维线性图表或者用 `surf(x, y, z)` 生成三维表面图像。 5. **注意事项**: - 当.fig文件内包含多个对象时,请确保正确识别目标图形的句柄; - 对于非默认属性的数据处理(例如用户自定义的),需要仔细检查所有可能相关的属性以找到所需数据; - .fig 文件仅保存最终显示结果,不包括生成原始图像所需的代码或初始数据。因此,若需获取源数据,请从原始文件中提取。 6. **深入探索**: 通过 `get` 和 `set` 函数可以进一步了解和操作图形对象的属性值。 7. **扩展功能**: 利用第三方工具如 `fig2struct` 或者 MATLAB 的 GUIDE 工具,能够更便捷地解析复杂.fig文件的操作需求。 总的来说,从MATLAB图(.fig)文件中提取数据包括加载、获取句柄和访问属性等步骤,并且需要熟悉MATLAB的绘图函数才能有效地复用与分析二维或三维图形。
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    本教程介绍如何从MATLAB中的图像Figure中精确提取并导出所需的数据点及信息,涵盖多种实用方法和技术。 从MATLAB数据图像文件.fig中导出曲线。图像文件可以包含多个子图(subplot或subfigure);输入为图像文件名称,输出分为两级:第一级为子图,第二级为子图中的曲线数据。
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    本项目使用MATLAB编写了一系列代码,专注于自动从复杂背景中精确提取单个字母。通过先进的图像处理技术,包括边缘检测、形态学操作和模板匹配等方法,确保了高精度与灵活性。适用于教育及科研领域内的OCR预处理研究。 图像处理是一个广泛的领域。该程序用于从图像中提取字母。
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    本资料介绍了用于情感识别研究的FER2013数据集,并提供了如何使用Python从该数据集中提取和处理图像的示例代码。 fer2013数据集以及从其中提取出的图片和用于提取这些图片的python代码。