利用Matlab提取图片中曲线数据(线性修正,支持对数坐标)

1、利用Matlab提取图片中曲线数据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 HYPERLINK mailto:shanyunhQQ.comshanyunhQQ.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：x9（树）在坐标轴上取三点以定位坐标系。如图中红色点所示。在曲线上选取若干个点，

2、如图中蓝色点所示。设定坐标轴选取点x和y的实际值。选取坐标系类型。变换。保存数据。数据后处理。在变换过程中程序首先计算(xi,yi)到(xl,yl)和(x2,y2)所组成的y轴的距离9x,同样的方法计算y，当然x和y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-xO)A2)+(y1-yOF2),同样对于线性y轴，比例系数(Ymax-Ymin)/(sqrt(xO-x2)A2)+(yO-y2)A2)。这样即可求出每个点的实际坐标值Xi=Ax*(Xmax-Xmin)/(sqrt(x1-xO)A2)+(y1-yO)A2)+Xmi

3、nYi=Ay*(Ymax-Ymin)/(sqrt(xO-x2)A2)+(yO-y2)A2)+Ymin对数坐标的变换关系类似Xi=1OA(log1O(Xmin)+Ax*(log1O(Xmax)-log1O(Xmin)/(sqrt(x1-xO)A2)+(y1-yO)A2)Yi=1OA(log1O(Ymin)+Ay*(log1O(Ymax)-log1O(Ymin)/(sqrt(xO-x2)A2)+(yO-y2)A2)具体操作说明1.导入图片。xmin2.我的文档TrnageZdata3.定位曲线。JJimageZdataCE山JMvludcTHOL1.点击坐标轴按钮，进入坐标系定位檯式期间可以通过缩

4、放和平移按钮辅助定位2.在图上标出三牛坐标点标注顺序任意，但必须是能反映坐标丟的点EAMyDocum5ntsM.CE山uMvtJdu15L能辅助定位燼卿1蠶Z在中标出曲线数据点EAMyDocumentsM.xmin381.5769129.153S匚REVERSEV0L7AGE(V)Fijure1.RFCapacitancevs.ReverseBias,1ISMPS810Series.注：按del键可删除上一数据点4.设置变换参数。CEJC.txtd已ta.txtddd.txtndata.txtp3al.txtreadme.txtxxx.txtmas.JlbAU-tiiOseries.噹WF钮文

5、件名（S）:卩保存类型：文本文件（*.txt）5.变换。单击变换按钮后，弹出变换后的结果。OCT巨卅）1.设置坐标轴范围即坐标点所对应的实际摄大值和摄小值3.点击变换按钮进行曲07100CE0&p(end,1)0&p(end,2)0&p(end,1)0&p(end,2)handles.yimage&handles.axesCount0)delete(handles.datah(handles.dataCount,1);handles.dataCount=handles.dataCount-1;set(handles.countEdit,String,num2str(handles.dataCo

6、unt);guidata(hObject,handles);endcase(pickaxes)if(handles.axesCount0)delete(handles.axesh(handles.axesCount,1);handles.axesCount=handles.axesCount-1;set(handles.countEdit,String,num2str(handles.axesCount);guidata(hObject,handles);endendend坐标轴定标及坐标变换：%提取坐标信息xmin=str2double(get(handles.xminEdit,string

7、);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(tmp

8、axes(:,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fori=1:handles.dataCountData(i,2)=det(originP-axesxP;handles.linedata(i,:)-axesxP)/norm(originP-axesxP);Data(i,1)=-det(originP-axesyP;handles.linedata(i,

9、:)-axesyP)/norm(originP-axesyP);endswitchxTypecase1data_new(:,1)=Data(:,1)/pdist(originP;axesxP);%坐标归化data_new(:,1)=xmin+data_new(:,1)*(xmax-xmin);%数据还原case2data_new(:,1)=Data(:,1)/pdist(originP;axesxP);%坐标归一化data_new(:,1)=10.A(log10(xmin)+data_new(:,1)*(log10(xmax)-log10(xmin)；endswitchyTypecase1da

10、ta_new(:,2)=Data(:,2)/pdist(originP;axesyP);data_new(:,2)=ymin+data_new(:,2)*(ymax-ymin);case2data_new(:,2)=Data(:,2)/pdist(originP;axesyP);%坐标归一化data_new(:,2)=10.A(log10(ymin)+data_new(:,2)*(log10(ymax)-log10(ymin)；%数据还原endfigure(3);ifxType=2ifyType=2loglog(data_new(:,1),data_new(:,2),b*);elsesemilogx(data_new(:,1),data_new(:,2),b*);endelseifyType=2semilogy(data_new(:,1),data_new(:,2),b*);elseplot(data_new(:,1),data_new(:,2),b*);endendhandles.newdata=dat