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前一段时间看到一篇文章"利用Matlab提取图图片中的数据",觉得思路挺好,遂下载下来研究了一番,发现作者所编写的程序没有考虑原始图片非水 平放置的情况,而实际扫描图片时,将图片完全放置水平难度较大... 同时作者也没有考虑对数坐标的情况,且程序GUI界面不太人性化,操作有点不习惯。因此借着作者良好意愿,对其程序进行了改进~

2011-6-9

shanyunh@QQ.com

考虑一张非水平无变形的曲线图,现将其曲线数据取出来,步骤如下:

  1. 在坐标轴上取三点以定位坐标系。如图中红色点所示。
  2. 在曲线上选取若干个点,如图中蓝色点所示。
  3. 设定坐标轴选取点x和y的实际值。
  4. 选取坐标系类型。
  5. 变换。
  6. 保存数据。
  7. 数据后处理。

    在 变换过程中程序首先计算(xi,yi)到(x1,y1)和(x2,y2)所组成的y轴的距离Δx,同样的方法计算Δy,当然Δx和Δy是图片的像素值。接 下来计算每个像素点所对应实际坐标值。对于线性x轴,比例系数为(Xmax-Xmin)/(sqrt((x1-x0)^2)+(y1-y0)^2),同样 对于线性y轴,比例系数(Ymax-Ymin)/(sqrt((x0-x2)^2)+(y0-y2)^2)。这样即可求出每个点的实际坐标值

    Xi=Δx *(Xmax-Xmin)/(sqrt((x1-x0)^2)+(y1-y0)^2)+Xmin

    Yi=Δy *(Ymax-Ymin)/(sqrt((x0-x2)^2)+(y0-y2)^2)+Ymin

    对数坐标的变换关系类似

    Xi=10^(log10(Xmin)+Δx *(log10(Xmax)-log10(Xmin))/(sqrt((x1-x0)^2)+(y1-y0)^2))

    Yi= 10^(log10(Ymin)+Δy *(log10(Ymax)-log10(Ymin))/(sqrt((x0-x2)^2)+(y0-y2)^2))

    具体操作说明

    1.导入图片。

    2.定位坐标系。按del键可删除上一个点

    3.定位曲线。

    4.设置变换参数。

    5.变换。单击[变换]按钮后,弹出变换后的结果。

    6.保存数据。

  8. 数据后处理

    导入数据,假定导入后变量名为test

    在Matlab Command窗口中输入 x=test(:,1);y=test(:,2); cftool;弹出曲线拟合工具箱

    创建数据集

    拟合数据

    程序流程

数据初始化程序段:

handles.optMode='zoom';

handles.linedata=[];

handles.dataCount=0;

handles.datah=[];

handles.axesdata=[];

handles.axesCount=0;

handles.axesh=[];

handles.newdata=[];

himage=findobj('tag','axes1');

axes(himage);

选定图片程序段:

[file,path]=uigetfile({'*.jpg','图片文件(*.jpg)';'*.*','所有文件'},'请选择待分析图片...');

if ~isequal(file, 0)

cd(path);

set(handles.fileEdit,'String',[path file]);

end

导入图像程序段:

handles.dataCount=0;

handles.axesCount=0;

image_temp=imread(get(handles.fileEdit,'string'));

imshow(image_temp); %read and show

handles.ximage=size(image_temp,2);

handles.yimage=size(image_temp,1);

guidata(hObject,handles);

% 更新状态栏

h=findobj('tag','edit7');

set(h,'String',num2str(handles.dataCount));

ZoomPB_Callback(hObject, eventdata, handles);

点选取程序段:

p=get(gca,'CurrentPoint');

switch handles.optMode

case ('pickdata')

if p(end,1)>0&&p(end,1)<handles.ximage&&p(end,2)>0&&p(end,2)<handles.yimage

handles.dataCount=handles.dataCount+1;

handles.linedata(handles.dataCount,:)=p(end,1:2);

set(handles.countEdit,'String',num2str(handles.dataCount));

hold on;

handles.datah(handles.dataCount,1)=plot(p(end,1),p(end,2),'b*');

guidata(hObject, handles);

end

case ('pickaxes')

if p(end,1)>0&&p(end,1)<handles.ximage&&p(end,2)>0&&p(end,2)<handles.yimage&&handles.axesCount<3

handles.axesCount=handles.axesCount+1;

handles.axesdata(handles.axesCount,:)=p(end,1:2);

set(handles.countEdit,'String',num2str(handles.axesCount));

hold on;

handles.axesh(handles.axesCount,1)=plot(p(end,1),p(end,2),'r+');

guidata(hObject, handles);

end

end

点删除程序段:

switch get(gcf,'CurrentKey')

case('space')

PickDataPB_Callback(hObject, eventdata, handles);

case('z')

ZoomPB_Callback(hObject, eventdata, handles);

case('m')

PanPB_Callback(hObject, eventdata, handles);

case('delete')

switch handles.optMode

case ('pickdata')

if(handles.dataCount>0)

delete(handles.datah(handles.dataCount,1));

handles.dataCount=handles.dataCount-1;

set(handles.countEdit,'String',num2str(handles.dataCount));

guidata(hObject, handles);

end

case ('pickaxes')

if(handles.axesCount>0)

delete(handles.axesh(handles.axesCount,1));

handles.axesCount=handles.axesCount-1;

set(handles.countEdit,'String',num2str(handles.axesCount));

guidata(hObject, handles);

end

end

end

坐标轴定标及坐标变换:

%提取坐标信息

xmin=str2double(get(handles.xminEdit,'string'));

xmax=str2double(get(handles.xmaxEdit,'string'));

ymin=str2double(get(handles.yminEdit,'string'));

ymax=str2double(get(handles.ymaxEdit,'string'));

xType=get(handles.xTypePM,'value');

yType=get(handles.yTypePM,'value');

%数据分类整理

tmpaxes=handles.axesdata;

ct=6;

[c,r]=max(tmpaxes(:,1));

axesxP=tmpaxes(r,:);

ct=ct-r;

[c,r]=min(tmpaxes(:,2));

axesyP=tmpaxes(r,:);

ct=ct-r;

originP=handles.axesdata(ct,:);

Data=zeros(handles.dataCount,2);

data_new=zeros(handles.dataCount,2);

%起点归零和坐标调整

for i=1:handles.dataCount

Data(i,2)=det([originP-axesxP;handles.linedata(i,:)-axesxP])/norm(originP-axesxP);

Data(i,1)=-det([originP-axesyP;handles.linedata(i,:)-axesyP])/norm(originP-axesyP);

end

switch xType

data_new(:,1)=Data(:,1)/pdist([originP;axesxP]); %坐标归一化

data_new(:,1)=xmin+data_new(:,1)*(xmax-xmin); %数据还原

data_new(:,1)=Data(:,1)/pdist([originP;axesxP]); %坐标归一化

data_new(:,1)=10.^(log10(xmin)+data_new(:,1)*(log10(xmax)-log10(xmin)));

end

switch yType

data_new(:,2)=Data(:,2)/pdist([originP;axesyP]);

data_new(:,2)=ymin+data_new(:,2)*(ymax-ymin);

case 2'

data_new(:,2)=Data(:,2)/pdist([originP;axesyP]); %坐标归一化

data_new(:,2)=10.^(log10(ymin)+data_new(:,2)*(log10(ymax)-log10(ymin))); %数据还原

end

figure(3);

if xType==2

if yType==2

loglog(data_new(:,1),data_new(:,2),'b*');

else

semilogx(data_new(:,1),data_new(:,2),'b*');

end

else

if yType==2

semilogy(data_new(:,1),data_new(:,2),'b*');

else

plot(data_new(:,1),data_new(:,2),'b*');

end

end

handles.newdata=data_new;

guidata(hObject,handles);

数据保存代码段:

[file,path]=uiputfile({'*.txt','文本文件(*.txt)';'*.*','所有文件'},'请选择待分析图片...');

if ~isequal(file, 0)

idata=handles.newdata;

save([path file],'idata','-ascii');

end

参考文献:

1.基于Matlab的图像曲线数据提取方法

2.一种利用Matlab提取图像中曲线的新方法

[转] 利用Matlab提取图片中曲线数据的更多相关文章

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