最新国产好看的视频,伊人天堂AV在线,国产Aaaaaa视频,蜜臀视频在线观看一区,人妻av色图,密臀久久久精品影片,青青视频免费观看毛片,久草在线观看视,国产三级精品色情在线

使用python模塊plotdigitizer摳取論文圖片中的數(shù)據(jù)實(shí)例詳解

 更新時(shí)間:2021年03月06日 09:26:20   作者:陸言君的博客  
這篇文章主要介紹了使用python模塊plotdigitizer摳取論文圖片中的數(shù)據(jù),本文通過(guò)實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下

技術(shù)背景

對(duì)于各行各業(yè)的研究人員來(lái)說(shuō),經(jīng)常會(huì)面臨這樣的一個(gè)問(wèn)題:有一篇不錯(cuò)的文章里面有很好的數(shù)據(jù),但是這個(gè)數(shù)據(jù)在文章中僅以圖片的形式出現(xiàn)。而假如我們希望可以從該圖片中提取出數(shù)據(jù),這樣就可以用我們自己的形式重新來(lái)展現(xiàn)這些數(shù)據(jù),還可以額外再附上自己優(yōu)化后的數(shù)據(jù)。因此從論文圖片中提取數(shù)據(jù),是一個(gè)非常實(shí)際的需求。這里以前面寫(xiě)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(shù)據(jù)摳取出來(lái)。

plotdigitizer的安裝

這里我們使用pip來(lái)安裝python第三方庫(kù)plotdigitizer,該庫(kù)的主要功能就是可以自動(dòng)化的從圖片中提取出數(shù)據(jù),我們可以使用騰訊的pip鏡像源來(lái)加速我們的安裝過(guò)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 loguru<0.6.0,>=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-python<5.0.0,>=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 numpy<2.0.0,>=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 matplotlib<4.0.0,>=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 matplotlib<4.0.0,>=3.3.4->plotdigitizer) (2.8.1)
Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /home/dechin/anaconda3/lib/python3.8/site-packages (from matplotlib<4.0.0,>=3.3.4->plotdigitizer) (0.10.0)
Requirement already satisfied: pillow>=6.2.0 in /home/dechin/anaconda3/lib/python3.8/site-packages (from matplotlib<4.0.0,>=3.3.4->plotdigitizer) (8.0.1)
Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /home/dechin/anaconda3/lib/python3.8/site-packages (from matplotlib<4.0.0,>=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 matplotlib<4.0.0,>=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->matplotlib<4.0.0,>=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(guò)運(yùn)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(zhí)行指令與輸出圖片

先把需要摳取數(shù)據(jù)的圖片放到當(dāng)前目錄下,然后運(yùn)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(huì)將test1.png中的數(shù)據(jù)提取出來(lái),可以使用-o存儲(chǔ)為csv格式的數(shù)據(jù)表格。這里實(shí)際使用中我們發(fā)現(xiàn),即使不用plot指令,也會(huì)在Manjaro Linux系統(tǒng)下不斷的輸出打印圖片,只有通過(guò)kill -9的方式才能強(qiáng)行將進(jìn)程殺死,有可能是開(kāi)源庫(kù)中存在的某個(gè)bug。這里展示一下用新的數(shù)據(jù)繪制出來(lái)的效果圖:

執(zhí)行結(jié)束后,該圖片會(huì)被輸出到臨時(shí)文件夾tmp/plotdigitizer/下,但是注意前面產(chǎn)生的圖片會(huì)被后來(lái)的臨時(shí)文件所覆蓋。

總結(jié)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(gè)使用python制作的圖像數(shù)據(jù)工具更加符合pythoner的使用習(xí)慣和邏輯。雖然實(shí)際使用過(guò)程中工具可能出現(xiàn)各種各樣的問(wèn)題,但是基本上是一個(gè)比較好的工具,值得推薦。

版權(quán)聲明

本文首發(fā)鏈接為:https://www.cnblogs.com/dechinphy/p/plotdigitizer.html
作者ID:DechinPhy
更多原著文章請(qǐng)參考:https://www.cnblogs.com/dechinphy/

到此這篇關(guān)于使用python模塊plotdigitizer摳取論文圖片中的數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python模塊plotdigitizer內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

相關(guān)文章

  • python?argparse模塊傳參用法實(shí)例

    python?argparse模塊傳參用法實(shí)例

    這篇文章主要為大家介紹了python?argparse模塊傳參用法實(shí)例詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪
    2022-06-06
  • tensorflow: 查看 tensor詳細(xì)數(shù)值方法

    tensorflow: 查看 tensor詳細(xì)數(shù)值方法

    今天小編就為大家分享一篇tensorflow: 查看 tensor詳細(xì)數(shù)值方法,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
    2018-06-06
  • python中xrange和range的區(qū)別

    python中xrange和range的區(qū)別

    這篇文章主要介紹了python中xrange和range的區(qū)別,需要的朋友可以參考下
    2014-05-05
  • python根據(jù)json數(shù)據(jù)畫(huà)疫情分布地圖的詳細(xì)代碼

    python根據(jù)json數(shù)據(jù)畫(huà)疫情分布地圖的詳細(xì)代碼

    這篇文章主要介紹了python根據(jù)json數(shù)據(jù)畫(huà)疫情分布地圖的詳細(xì)代碼,掌握使用pyecharts構(gòu)建基礎(chǔ)的全國(guó)地圖可視化圖表,本文結(jié)合示例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下
    2022-12-12
  • 解決Pytorch中Batch Normalization layer踩過(guò)的坑

    解決Pytorch中Batch Normalization layer踩過(guò)的坑

    這篇文章主要介紹了解決Pytorch中Batch Normalization layer踩過(guò)的坑,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
    2021-05-05
  • python關(guān)于變量名的基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)

    python關(guān)于變量名的基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)

    在本篇文章里小編給大家整理的是關(guān)于python關(guān)于變量名的基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn),需要的朋友們可以參考下。
    2020-03-03
  • Python爬蟲(chóng)實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證碼登錄代碼實(shí)例

    Python爬蟲(chóng)實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證碼登錄代碼實(shí)例

    這篇文章主要介紹了Python爬蟲(chóng)實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證碼登錄,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2019-05-05
  • Django中的DateTimeField和DateField實(shí)現(xiàn)

    Django中的DateTimeField和DateField實(shí)現(xiàn)

    這篇文章主要介紹了Django中的DateTimeField和DateField實(shí)現(xiàn),文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2021-02-02
  • pycharm配置Qt?Designer工具的圖文教程

    pycharm配置Qt?Designer工具的圖文教程

    本文主要介紹了pycharm配置Qt?Designer工具的圖文教程,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2023-06-06
  • 對(duì)python產(chǎn)生隨機(jī)的二維數(shù)組實(shí)例詳解

    對(duì)python產(chǎn)生隨機(jī)的二維數(shù)組實(shí)例詳解

    今天小編就為大家分享一篇對(duì)python產(chǎn)生隨機(jī)的二維數(shù)組實(shí)例詳解,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
    2018-12-12

最新評(píng)論

同心县| 盐池县| 连江县| 龙江县| 隆德县| 东阳市| 嘉鱼县| 城口县| 新乐市| 永新县| 色达县| 博乐市| 东明县| 革吉县| 滨海县| 绥中县| 松阳县| 甘南县| 周宁县| 光山县| 霍山县| 云霄县| 望都县| 手机| 军事| 同心县| 荥经县| 峡江县| 玉树县| 陵川县| 渝北区| 宜州市| 乐安县| 达州市| 阜南县| 怀化市| 凤台县| 公安县| 织金县| 承德市| 海林市|