目錄
- 技術背景
- plotdigitizer的安裝
- 執行指令與輸出圖片
- 總結概要
技術背景
對于各行各業的研究人員來說，經常會面臨這樣的一個問題：有一篇不錯的文章里面有很好的數據，但是這個數據在文章中僅以圖片的形式出現。而假如我們希望可以從該圖片中提取出數據，這樣就可以用我們自己的形式重新來展現這些數據，還可以額外再附上自己優化后的數據。因此從論文圖片中提取數據，是一個非常實際的需求。這里以前面寫的量子退火的博客為例，博客中有這樣的一張圖片：
在這篇文章中，我們將介紹如何使用python從圖片上把數據摳取出來。
plotdigitizer的安裝
這里我們使用pip來安裝python第三方庫plotdigitizer，該庫的主要功能就是可以自動化的從圖片中提取出數據，我們可以使用騰訊的pip鏡像源來加速我們的安裝過程：
[dechin@dechin-manjaro plotdigitizer]$ python3 -m pip install -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple plotdigitizer
Looking in indexes: https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
Collecting plotdigitizer
Downloading https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/packages/89/bb/ff753093458c05ce3b52fd17527b6b0622ca096aadcf561c6316320ab793/plotdigitizer-0.1.3-py3-none-any.whl (20 kB)
Collecting loguru0.6.0,>=0.5.3
Downloading https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/packages/6d/48/0a7d5847e3de329f1d0134baf707b689700b53bd3066a5a8cfd94b3c9fc8/loguru-0.5.3-py3-none-any.whl (57 kB)
|████████████████████████████████| 57 kB 521 kB/s
Collecting opencv-python5.0.0,>=4.5.1
Downloading https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/packages/2a/9a/ff309b530ac1b029bfdb9af3a95eaff0f5f45f6a2dbe37b3454ae8412f4c/opencv_python-4.5.1.48-cp38-cp38-manylinux2014_x86_64.whl (50.4 MB)
|████████████████████████████████| 50.4 MB 467 kB/s
Collecting numpy2.0.0,>=1.19.5
Downloading https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/packages/c7/e6/dccac76b7e825915ffb906beeba5a953597b6cfe1fe686b5276e122cb07c/numpy-1.20.1-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl (15.4 MB)
|████████████████████████████████| 15.4 MB 20.4 MB/s
Collecting matplotlib4.0.0,>=3.3.4
Downloading https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/packages/ab/20/60cfe5d611ac86df07b7b1f9b9582f22f7eda5edbe2124ba85bdf3133822/matplotlib-3.3.4-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl (11.6 MB)
|████████████████████████████████| 11.6 MB 4.4 MB/s
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.1 in /home/dechin/anaconda3/lib/python3.8/site-packages (from matplotlib4.0.0,>=3.3.4->plotdigitizer) (2.8.1)
Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /home/dechin/anaconda3/lib/python3.8/site-packages (from matplotlib4.0.0,>=3.3.4->plotdigitizer) (0.10.0)
Requirement already satisfied: pillow>=6.2.0 in /home/dechin/anaconda3/lib/python3.8/site-packages (from matplotlib4.0.0,>=3.3.4->plotdigitizer) (8.0.1)
Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /home/dechin/anaconda3/lib/python3.8/site-packages (from matplotlib4.0.0,>=3.3.4->plotdigitizer) (1.3.0)
Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.3 in /home/dechin/anaconda3/lib/python3.8/site-packages (from matplotlib4.0.0,>=3.3.4->plotdigitizer) (2.4.7)
Requirement already satisfied: six>=1.5 in /home/dechin/anaconda3/lib/python3.8/site-packages (from python-dateutil>=2.1->matplotlib4.0.0,>=3.3.4->plotdigitizer) (1.15.0)
Installing collected packages: loguru, numpy, opencv-python, matplotlib, plotdigitizer
Attempting uninstall: numpy
Found existing installation: numpy 1.19.2
Uninstalling numpy-1.19.2:
Successfully uninstalled numpy-1.19.2
Attempting uninstall: matplotlib
Found existing installation: matplotlib 3.3.2
Uninstalling matplotlib-3.3.2:
Successfully uninstalled matplotlib-3.3.2
Successfully installed loguru-0.5.3 matplotlib-3.3.4 numpy-1.20.1 opencv-python-4.5.1.48 plotdigitizer-0.1.3
通過運行幫助指令，我們可以查看是否安裝成功：
[dechin@dechin-manjaro plotdigitizer]$ plotdigitizer -h
usage: plotdigitizer [-h] --data-point DATA_POINT [--location LOCATION] [--plot PLOT] [--output OUTPUT]
[--preprocess] [--debug]
INPUT
Digitize image.
positional arguments:
INPUT Input image file.
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
--data-point DATA_POINT, -p DATA_POINT
Datapoints (min 3 required). You have to click on them later. At least 3 points
are recommended. e.g -p 0,0 -p 10,0 -p 0,1 Make sure that point are comma
separated without any space.
--location LOCATION, -l LOCATION
Location of a points on figure in pixels (integer). These values should appear in
the same order as -p option. If not given, you will be asked to click on the
figure.
--plot PLOT Plot the final result. Requires matplotlib.
--output OUTPUT, -o OUTPUT
Name of the output file else trajectory will be written to INPUT>.traj.csv
--preprocess Preprocess the image. Useful with bad resolution images.
--debug Enable debug logger
執行指令與輸出圖片
先把需要摳取數據的圖片放到當前目錄下，然后運行如下指令：
plotdigitizer ./test1.png -p 0,-1 -p 20,0 -p 0,0.1 --plot output.png
該指令會將test1.png中的數據提取出來，可以使用-o存儲為csv格式的數據表格。這里實際使用中我們發現，即使不用plot指令，也會在Manjaro Linux系統下不斷的輸出打印圖片，只有通過kill -9的方式才能強行將進程殺死，有可能是開源庫中存在的某個bug。這里展示一下用新的數據繪制出來的效果圖：
執行結束后，該圖片會被輸出到臨時文件夾tmp/plotdigitizer/下，但是注意前面產生的圖片會被后來的臨時文件所覆蓋。
總結概要
這里我們僅僅是介紹和演示了plotdigitizer的基本使用方法，這樣一個使用python制作的圖像數據工具更加符合pythoner的使用習慣和邏輯。雖然實際使用過程中工具可能出現各種各樣的問題，但是基本上是一個比較好的工具，值得推薦。
版權聲明
本文首發鏈接為：https://www.cnblogs.com/dechinphy/p/plotdigitizer.html
作者ID：DechinPhy
更多原著文章請參考：https://www.cnblogs.com/dechinphy/
到此這篇關于使用python模塊plotdigitizer摳取論文圖片中的數據的文章就介紹到這了,更多相關python模塊plotdigitizer內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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