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图片数据提取。

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简介：
采用Python编程语言，结合OpenCV开源库，实现图片提取曲线数据的详细使用说明。用户可以选择自动采集测点数据或手动采集测点数据。操作流程如下： 第一步，图像裁剪（Crop）：通过鼠标响应实现。用户可以通过鼠标左键选择裁剪区域，按下键盘“n”确认进入下一步骤；若无需裁剪，则直接按下“o”键进入下一步骤；按下“esc”键则返回到开始界面。 第二步，图像校正（Correction）：同样通过鼠标响应进行操作。用户需要使用鼠标左键点击梯形校正的四个顶点，并分别按下“u”（左上）、“i”（右上）、“j”（左下）、“k”（右下）键来切换当前有效的操作顶点。通过键盘“w”、“s”、“a”、“d”或上下左右键对鼠标选点位置进行微调，同时使用“detail display”放大显示当前选点的细节信息。按下“t”键确认校正结果并进入下一步骤，“b”键则取消校正并重新选择梯形顶点。 第三步，坐标系设置（Coordinate）：用户需通过鼠标响应选择xy坐标系的原点、x轴最大刻度点和y轴最大刻度点。xy轴的坐标刻度值由所选图片窗口的x和y最大最小值决定，且xy轴必须在原点处汇合，但可以从非零值开始分别计算刻度。通过键盘“u”选择y轴、 “j”选择坐标原点、 “k”选择x轴以及 “w”、“s”、“a”、“d”等按键对鼠标选点位置进行微调，并使用“detail display”放大显示当前选点的细节信息。默认情况下图像已经进行了校正，坐标系仅支持直角坐标系；在设置坐标系时原点可以任意移动，而x轴和y轴只能依据原点位置在直角轴上移动。按下“n”确认坐标系设置结果并进入下一步骤，“b”键则取消并返回上一步操作，“esc”键则返回到开始界面。 第四步，数据采集（Manual Sample & Auto Sample）：提供两种采集模式供用户选择。“Manual Sample”模式下，用户利用sample_points功能进行手动采集测点；通过鼠标左键点击要采集的测点，按下“n”确认选择下一个测点；若要将测点数据导出到CSV文件，则按下“o”键。“w”、“s”、“a”、“d”等按键用于微调鼠标选点位置, 使用 detail display 放大显示当前选点的细节信息。“Auto Sample”模式下, 利用tracecolor功能自动采集曲线上点的曲线数据；自动采集原理是先选择曲线后自动等间隔采集曲线上的点. 在界面中没有明确的自动采集点数设定, 因此在使用auto函数调用时需要手动添加. 自动采集以tracecolor颜色提取构建曲线, 曲线的点数据经过平滑处理, 并采用重采样技术来提高精度. 在图片中存在同色非相关区域时, 可以使用颜色提取刷手动确定曲线的有效范围. 通过键盘l切换提取刷开关, 提取刷功能开启时, 鼠标右键按住滑动刷出有效的采集范围. 鼠标左键点击的位置作为提取颜色, 支持单一颜色固定阈值提取曲线和多个颜色自动确定阈值范围的提取曲线两种模式. 通过键盘p选择多个颜色作为参考进行阈值范围确定. 按下 n 表示完成颜色选择并开始曲线提取, 显示提取后的黑白曲线图; 按下 b 取消提取并返回上一步重新操作; esc 键取消并返回到开始界面. 若接受曲线提取结果, 系统将开始自动间隔采集曲线上点的计算过程, 并将结果输出为CSV文件.

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  • 从图片中提取数据
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    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。
     
  • 使用Matlab提取图片数据
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    本教程介绍如何利用MATLAB软件高效地从图像文件中提取和分析数据。适合初学者及专业用户学习。 从事科研或工程工作的人员在撰写文档过程中经常需要将文献中的曲线与自己的结果进行对比，并获取原始数据。一种常用的方法是手动描点：放大并打印出原始曲线图，选取一定数量的点，读取其横纵坐标后重新绘制。对于较为平坦的曲线来说这种方法可行，但当面对多条复杂变化的曲线时，工作量可想而知。 前段时间由于原始数据丢失只保留了几十张图片，在尝试手动描点数小时之后我放弃了这一方法，并转向使用MATLAB进行处理。利用它的强大数据处理能力编写了两个GUI小软件image2data和data_poly来提取数据，现在已顺利完成任务并愿意与大家分享经验。
     
  • 从图片中提取曲线数据
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    本教程介绍如何使用MATLAB从图像中精确地提取和读取曲线数据。通过讲解相关函数的应用，帮助用户掌握自动识别图片中的复杂曲线，并转换为可用的数据格式。适合需要处理大量图像数据分析的研究者或工程师学习。 在图像处理领域，有时我们需要从图像中提取特定的曲线数据，比如医学图像中的信号曲线、实验数据的图表等。MATLAB作为一个强大的数值计算和可视化工具，提供了丰富的图像处理函数，使得这种任务变得可能。本教程将详细介绍如何在MATLAB中进行图片曲线数据的提取，包括识别曲线上的点和进行数据拟合。 首先我们需要加载图片，在MATLAB中可以使用`imread`函数读取图像文件。例如： ```matlab img = imread(image.png); ``` 加载图片后，通常需要将彩色图像转换为灰度图像，以便更容易识别曲线。这可以通过`rgb2gray`函数完成： ```matlab gray_img = rgb2gray(img); ``` 接下来是曲线识别的关键步骤。MATLAB的边缘检测算法，如Canny或Sobel，可以帮助我们找到曲线。例如，我们可以使用Canny算法： ```matlab edge_img = edge(gray_img, Canny); ``` 然后，我们使用`imfill`函数填充曲线内部，形成连通组件： ```matlab filled_img = imfill(edge_img,holes); ``` 为了找到曲线上的点，可以使用`bwlabel`对二值图像进行标记，然后通过`regionprops`获取每个区域的边界坐标： ```matlab labeled_img = bwlabel(filled_img); props = regionprops(labeled_img, BoundingBox); ``` `BoundingBox`属性给出了每个区域的边界框，我们可以进一步处理这些信息来获取曲线上的点。 有了这些点，我们可以进行数据拟合。假设我们有`(x, y)`坐标点，我们可以选择合适的数据拟合方法，如线性拟合（`polyfit`）或非线性拟合（`lsqcurvefit`）。例如，对于线性拟合： ```matlab p = polyfit(x, y, 1); % p是斜率和截距 ``` 或者，对于非线性拟合，我们需要定义一个目标函数和初始参数，然后用`lsqcurvefit`进行拟合： ```matlab % 定义目标函数 fun = @(b,x) b(1)*x + b(2); % 初始参数 b0 = [1; 0]; % 拟合 bestFit = lsqcurvefit(fun, b0, x, y); ``` 以上就是使用MATLAB进行图片曲线数据提取的基本步骤。实际操作中，可能需要根据具体图片和曲线的特点调整边缘检测参数和数据拟合模型。此外，处理噪声、优化点选择策略以及处理多条曲线等问题也需要结合实际需求进行相应处理。通过不断实践和调试，你可以更精确地从图像中提取和分析曲线数据。
     
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