Automeris提取数据流程
Automeris提取数据流程
使用 Automeris（WebPlotDigitizer）从曲线图中提取数据的完整指南
在工程分析、科研论文复现、历史数据整理等场景中，我们经常会遇到这样的问题：
只有曲线图，没有原始数据，如何将图中的曲线转换为可用的数据集？
Automeris（WebPlotDigitizer）是目前最成熟、最常用的曲线数字化工具之一。它支持浏览器直接使用，具备自动曲线识别、颜色提取、坐标标定等能力，能够高效、准确地将图像中的曲线转换为 CSV、JSON 等数据格式。
本文将系统介绍如何使用 Automeris 提取二维曲线数据，并给出实践中的关键注意事项。
一、什么是 Automeris / WebPlotDigitizer
Automeris 是 WebPlotDigitizer 的官方网站：
WebPlotDigitizer 是一个开源的图像数字化工具，主要用于：
- 从 X–Y 曲线图 中提取数据
- 从 散点图、柱状图、极坐标图、热力图 中提取数值
- 支持 手动点选 与 自动曲线追踪
其核心优势在于：
- 无需安装（浏览器即可使用）
- 支持颜色自动识别
- 导出格式丰富（CSV / JSON / TSV）
- 学术界、工程界广泛使用
二、适用场景与限制
适合的场景
- 单条或少量曲线
- 曲线颜色与背景对比明显
- 已知部分关键数值（端点、最小值、最大值）
- 需要快速、可靠地得到数据集
不适合的场景
- 曲线与背景颜色接近
- 多条高度重叠曲线
- 图像分辨率过低
- 需要大规模自动化批量处理（更适合 Python/OpenCV）
三、基本工作流程概览
使用 Automeris 提取数据，整体流程如下：
- 上传图片
- 选择图表类型
- 标定坐标轴
- 配置曲线提取方式（颜色或手动）
- 执行数据提取
- 导出数据
下面详细展开每一步。
四、详细操作步骤（以二维曲线为例）
1. 打开工具并上传图片
访问：
Launch App
按要求注册
进入 WebPlotDigitizer 主界面后：
- 点击 Load Image
- 上传包含曲线的 PNG / JPG 图片
2. 选择图表类型
在弹出的类型选择界面中，选择：
2D (X-Y Plot)这是最常见的连续曲线场景。
3. 标定坐标轴（关键步骤）
坐标标定决定了最终数据的准确性。
3.1 标定 X 轴
- 点击图中 X 轴左端 一个已知数值点
- 输入对应的真实数值
- 点击 X 轴右端 一个已知数值点
- 输入对应的真实数值
3.2 标定 Y 轴
- 点击 Y 轴下端 已知数值点
- 输入数值
- 点击 Y 轴上端 已知数值点
- 输入数值
注意：
- 不要求刻度完整，只要 数值真实
- 可以使用你已知的端点、最小值等作为标定点
4. 选择曲线提取方式
WebPlotDigitizer 支持两种主要方式：
方式一：自动颜色提取（推荐）
路径：
Add Point -> Color Picker -> Run操作要点：
- 使用取色器点击目标曲线颜色
- 调整 Color Distance / Tolerance
- 确保只选中目标曲线，不包含网格线、其他曲线
适用于：
- 单一亮色曲线
- 深色背景
- 曲线连续
方式二：手动点选
路径：
Manual Extraction适用于：
- 自动识别失败
- 曲线断裂严重
- 需要人工保证精度
5. 执行数据提取
完成配置后：
- 点击 Run
- 工具会自动沿曲线生成一系列数据点
你可以在右侧实时看到：
- 提取点在图上的叠加效果
- 数据点的分布是否合理
6. 导出数据
点击：
View Data → Export支持导出格式包括：
- CSV（最常用）
- JSON
- TSV
导出的数据通常包含：
X, Y你可以直接用于：
- Excel
- Python / Pandas
- MATLAB
- Origin
- 科研绘图
五、提高精度的实用技巧
1. 优先使用高分辨率原图
压缩过的截图会导致颜色漂移，影响自动识别。
2. 只提取一条曲线
多条曲线时建议分次提取，避免误识别。
3. 放大查看掩膜效果
确保没有把虚线、网格、标注误当成曲线。
4. 已知数值用于校验
提取后检查：
- 左右端点是否命中
- 极值位置是否合理
六、Automeris 与其他工具的对比
| 工具 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| WebPlotDigitizer | 免费、快速、自动化强 | 不适合大规模批量 |
| Origin Digitizer | 精度高、论文友好 | 商业软件、慢 |
| Engauge Digitizer | 桌面开源 | UI 较老 |
| Python + OpenCV | 可自动化、可复现 | 开发成本高 |
七、典型使用建议
- 一次性提取 / 少量图：WebPlotDigitizer
- 论文复现 / 人工背书：Origin
- 工程化 / 自动流水线：Python + OpenCV
在实际项目中，常见的最佳实践是：
使用 WebPlotDigitizer 进行人工验证 再将参数迁移到自动化脚本中重复使用