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有如下的波形圖，如何從中精確提取出全部的數據:

1,將波形圖片(截圖)保存為test.png或test.jpg，并將圖片放于matlab工作目錄中，如下圖示例所指定的目錄中：

2，新建文件，輸入如下程序代碼，將文件保存為jpg2data.m(名字可以隨便取)：

代碼：

% 提取圖片中的曲線數據

clear,clc,close all

%% 圖片與曲線間的定標

im=imread('test.jpg');%讀入圖片(替換成需要提取曲線的圖片)

im=rgb2gray(im);%灰度變化

thresh = graythresh(im);%二值化閾值

im=im2bw(im,thresh);%二值化

set(0,'defaultfigurecolor','w')

imshow(im)%顯示圖片

[y,x]=find(im==0);%找出圖形中的“黑點”的坐標。該坐標是一維數據。

y=max(y)-y;%將屏幕坐標轉換為右手系笛卡爾坐標

y=fliplr(y);%fliplr()——左右翻轉數組

plot(x,y,'r.','Markersize', 2);

disp('請在Figrure中先后點擊實際坐標框的兩個頂點(左上點和右下點)，即A、B兩點. ');

[Xx,Yy]=ginput(2);%Xx,Yy——指實際坐標框的兩個頂點

min_x=input('最小的x值');%輸入x軸最小值，已知圖片，可直接賦確定值如min_x=-30;

max_x=input('最大的x值');%輸入x軸最大值，可直接賦確定值如max_x=130;

min_y=input('最小的y值');%輸入y軸最小值，可直接賦確定值如min_y=-2;

max_y=input('最大的y值');%輸入y軸最大值，可直接賦確定值如max_y=5;

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x=(x-Xx(1))*(max_x-min_x)/(Xx(2)-Xx(1))+min_x;

y=(y-Yy(2))*(min_y-max_y)/(Yy(1)-Yy(2))+max_y;

plot(x,y,'r.','Markersize', 2);

axis([min_x,max_x,min_y,max_y])%根據輸入設置坐標范圍

title('由原圖片得到的未處理散點圖')

%% 將散點轉換為可用的曲線

%需處理的問題與解決思路

%(1)散點圖中可能一個x對應好幾個y <---> 保留mean()-std()到mean()+std()之間的y值 并取平均處理

%(2)曲線的最前端和最后段干擾較大 <---> 去掉曲線整體的前(如5%)和后5%

%(3)曲線的最頂端和最底段干擾較大 <---> 去掉曲線整體的上10%和下10%

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%參數預設

rate_x=0.08;%曲線的最前端和最后段刪除比例

rate_y=0.05;%曲線的最頂端和最底段刪除比例

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[x_uni,index_x_uni]=unique(x);%找出有多少個不同的x坐標

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x_uni(1:floor(length(x_uni)*rate_x))=[];%除去前rate_x(如5%)的x坐標

x_uni(floor(length(x_uni)*(1-rate_x)):end)=[];%除去后rate_x的x坐標

index_x_uni(1:floor(length(index_x_uni)*rate_x))=[];%除去前rate_x的x坐標

index_x_uni(floor(length(index_x_uni)*(1-rate_x)):end)=[];%除去后rate_x的x坐標

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[mxu,a]=size(x_uni);

[mx,b]=size(x);

for ii=1:mxu

if ii==mxu

ytemp=y(index_x_uni(ii):mx);

else

ytemp=y(index_x_uni(ii):index_x_uni(ii+1));

end

%刪除方差過大的異常點

threshold1=mean(ytemp)-std(ytemp);

threshold2=mean(ytemp)+std(ytemp);

ytemp(find(ytemp<threshold1))=[];%刪除同一個x對應的一段y中的異常點

ytemp(find(ytemp>threshold2))=[];

%刪除距頂端和底端較近的點

thresholdy=(max_y-min_y)*rate_y;%y坐標向閾值

ytemp(find(ytemp>max_y-thresholdy))=[];%刪除y軸向距離頂端與底端距離小于rate_y的坐標

ytemp(find(ytemp<min_y+thresholdy))=[];

%剩下的y求均值

y_uni(ii)=mean(ytemp);

end

%此時很多x_uni點處對應的y_uni為空,即NAN,要進一步刪去這些空點

x_uni(find(isnan(y_uni)))=[];

y_uni(find(isnan(y_uni)))=[];

%畫圖

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% figure,plot(x_uni,y_uni),title('經處理后得到的掃描曲線')

axis([min_x,max_x,min_y,max_y])%根據輸入設置坐標范圍

% 將最終提取到的x與y數據保存

curve_val(1,:)=x_uni';

curve_val(2,:)=y_uni;

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%% 對提取出的數據進行擬合(按實際情況進行修改)

[p,s]=polyfit(curve_val(1,:),curve_val(2,:),4);%多項式擬合(為避免龍格庫塔,多項式擬合階數不宜太高)

[y_fit,DELTA]=polyval(p,x_uni,s);%求擬合后多項式在x_uni對應的y_fit值

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hold on

% figure,

plot(x_uni,y_fit),title('擬合后的曲線')

axis([min_x,max_x,min_y,max_y])%根據輸入設置坐標范圍

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% 輸出數據到EXCEL

delete('test.xlsx');

data = [ x_uni y_fit ];

[m n]=size(data);

data_cell=mat2cell(data,ones(m,1),ones(n,1));%matrix轉變成cell

title={'溫度差','電壓mV'};%添加變量名稱,x軸，y軸變量名

result=[title;data_cell];%歸納變量名稱和數據

S = xlswrite( 'test1.xls',result,'Sheet1' ); %保存數據到excel

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保存文，運行（F5）:

輸入x最大最小值及y最大最小值：

到此就成功用matlab從圖片中精確提取出數據！！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab从图表中提取数据的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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