Вопрос или проблема
У меня есть проект, в котором я хотел бы извлечь данные из серии диаграмм рассеяния, которые являются изображениями (JPEG или PNG). Диаграммы похожи, но масштабы осей не всегда точно одинаковы. Я искал в интернете, и есть несколько веб-приложений, которые очень «ручные» и требуют много щелчков. Это может утомить, если графиков много.
Кто-нибудь знает о каких-либо решениях, которые частично или полностью автоматизированы? Идеальным было бы решение с использованием Python, но другие языки также подойдут.
Цифровка графика. Я знаю инструмент, который может полуавтоматически извлекать данные (разбросанные точки и кривые) из изображений графиков всего за несколько щелчков. Но он не на Python.
Это PlotDigitizer.com. Я использовал этот инструмент, и на основе моего опыта он лучше других, которые я использовал ранее.
Вот простое руководство по его использованию:
- Загрузите изображение графика
- Калибруйте обе оси графика – вы должны сделать это вручную
- Выберите цвет точек или кривых, которые хотите извлечь
- Выберите алгоритмы автоматического извлечения, например, точки, кривые
Готово. Вы извлекли данные.
Вы можете найти более подробное руководство на его сайте: plotdigitizer.com.
Ответ или решение
Конечно! Давайте рассмотрим, как автоматизировать процесс извлечения данных из графиков точечных диаграмм, представленных в формате изображений (JPEG или PNG). Это задача, которая может быть особенно актуальной для многочисленных научных и аналитических проектов, где требуется быстрое и эффективное извлечение информации.
Введение
Извлечение данных из изображений графиков, таких как точечные диаграммы, может быть сложной задачей, особенно когда графики имеют разные масштабы осей. К счастью, существуют решения, которые могут значительно упростить этот процесс.
Автоматизированные инструменты для цифрового извлечения данных
На рынке доступны несколько инструментов, которые предлагают автоматизированные или полуавтоматизированные подходы к извлечению данных из графиков. Рассмотрим несколько методов, включая Python-ориентированные решения:
1. Использование инструментов с графическим интерфейсом
Среди популярных онлайн-решений, таких как PlotDigitizer.com, предоставляют удобный интерфейс для извлечения данных из графиков. Этот инструмент требует некоторого ручного вмешательства на начальном этапе, а именно:
- Загрузка изображения графика: Просто загрузите файл.
- Калибровка осей: Необходимо будет вручную установить масштабирование осей.
- Выбор цвета точек или кривых для извлечения: Укажите цвет, который соответствует вашим данным.
- Использование автоматизированных алгоритмов извлечения: Наконец, выберите алгоритмы для автоматического извлечения данных, такие как ‘точки’ или ‘кривые’.
Этот процесс, хотя и требует несколько действий, позволяет извлекать данные быстрее, чем обычное ручное извлечение.
2. Python-ориентированные решения
Для пользователей, предпочитающих программные решения, можно применить библиотеки на Python, которые рассчитаны на автоматизацию этого процесса:
-
OpenCV: Это одна из самых мощных библиотек для обработки изображений, которую можно использовать для анализа графических изображений. С помощью OpenCV возможно настроить масштабы осей и извлечь координаты данных по цвету или яркости.
-
matplotlib и NumPy: Эти библиотеки могут быть использованы для визуализации данных и работы с числовыми массивами, но в сочетании с OpenCV могут значительно ускорить процесс.
Пример кода на Python:
import cv2
import numpy as np
# Загружаем изображение
image = cv2.imread('plot.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Применяем пороговую фильтрацию для выделения точек
_, thresh = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# Находим контуры, соответствующие точкам
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# Извлекаем координаты
data_points = []
for contour in contours:
M = cv2.moments(contour)
if M['m00'] != 0:
cX = int(M['m10'] / M['m00'])
cY = int(M['m01'] / M['m00'])
data_points.append((cX, cY))
print(data_points) # Выводим список извлеченных точекЗаключение
В зависимости от ваших предпочтений и задач, вы можете выбрать как ручной, так и автоматизированный подход для извлечения данных из графиков. Онлайн-решения, такие как PlotDigitizer, могут быть быстрыми и удобными для небольших объемов, тогда как использование Python и библиотек для обработки изображений может предоставить более масштабируемое и гибкое решение для больших наборов данных. Это позволит вам сосредоточиться на анализе полученных данных, а не на процессе их извлечения.