快速简单地从图片中获取原始数据
imagemetadatareader 高级用法
图片元数据读取器（imagemetadatareader）是一种用于读取和分析图像文件中元数据的工具。
它可以帮助用户获取图像文件的详细信息，包括拍摄设备、拍摄参数、地理位置等各种属性。
在日常生活中，人们经常需要获取图像文件的元数据信息，例如摄影师需要了解照片的拍摄参数，新闻工作者需要确认图片的真实性，普通用户也可能对图片的来源和拍摄地点感兴趣。
在使用imagemetadatareader时，一般常见的用法是读取图像文件的基本信息，例如图片的格式、尺寸、拍摄时间等。
但是，imagemetadatareader还有许多高级用法，可以帮助用户更深入地了解图像文件的内容。
下面将介绍imagemetadatareader的一些高级用法，帮助用户更好地利用这一工具。
1. 读取地理位置信息有些照片包含了拍摄时的地理位置信息，可以通过imagemetadatareader来读取这些信息。
用户可以了解照片拍摄地点的经纬度坐标，甚至使用地图服务将其转换为具体的地理位置信息。
这对于摄影爱好者来说非常有用，可以帮助他们记录下照片的拍摄地点，也可以作为旅行中的纪念。
2. 分析图片的构图和曝光参数imagemetadatareader可以读取图片的曝光时间、光圈、ISO等信息，帮助用户了解照片的曝光参数。
这对于摄影师来说非常重要，可以帮助他们分析照片的曝光情况，评估自己的拍摄技术，并且可以作为日后拍摄时的参考。
3. 检查图片的真实性和完整性有些图像文件可能经过了编辑和篡改，imagemetadatareader可以帮助用户检查图片的真实性和完整性。
通过读取图片的元数据信息，用户可以了解图片是否经过了修改，是否存在删除或添加的操作，以及图片的拍摄时间和地点是否与相关描述一致。
4. 识别图片的版权信息有些图片包含了版权信息和拍摄者的信息，imagemetadatareader可以帮助用户读取这些信息。
用户可以了解图片的版权归属、使用权限等信息，对于需要使用图片的用户来说非常有帮助。
exifread：读取照片中的exif信息
exifread：读取照⽚中的exif信息今天对象给我发了⼀张照⽚，是真的对象，不是 new 出来的，然后我把照⽚的拍摄地点和拍摄时间提取了出来，收获了⼀个666。
进⼊正题，现如今的智能⼿机在拍摄照⽚时，都含有 Exif（可交换图像⽂件格式，Exchangeable image file format）信息，通过该信息可以获取拍照时的位置、时间，以及⼿机品牌等信息。
那么下⾯就看看如何使⽤ Python 去获取这些信息吧。
Python 想要读取 Exif 信息需要安装⼀个第三⽅库，直接 pip install exifread 即可。
import exifreadwith open("1.jpg", 'rb') as f:# 直接可以拿到⾥⾯的信息，内容⾮常多exif = exifread.process_file(f)# 这⾥我们选⼀些常⽤的，⾥⾯的 value 我们需要转成字符串# 不转成字符串的话看起来会⽐较费劲print("图⽚宽度:", str(exif["Image ImageWidth"]))print("图⽚⾼度:", str(exif["Image ImageLength"]))print("⼿机品牌:", str(exif["Image Make"]))print("⼿机型号:", str(exif["Image Model"]))print("拍摄时间:", str(exif["Image DateTime"]))print("经度:", str(exif["GPS GPSLongitude"]))print("东经还是西经:", str(exif["GPS GPSLongitudeRef"]))print("纬度:", str(exif["GPS GPSLatitude"]))print("南纬还是北纬:", str(exif["GPS GPSLatitudeRef"]))"""图⽚宽度: 3968图⽚⾼度: 2976⼿机品牌: HUAWEI⼿机型号: EML-AL00拍摄时间: 2021:07:08 19:52:23经度: [116, 28, 5973999/100000]东经还是西经: E纬度: [39, 59, 1255371/200000]南纬还是北纬: N"""还是⽐较简单的，但是⾥⾯的经度和纬度⽐较怪，我们还需要再对其转化⼀下。
图形图像素材的获取与处理
图形图像素材的获取与处理1.图形、图像素材的获取数字图形、图像能够提供大量丰富的教学信息，而且形象直观、生动易懂。
要获取和教学主题相关的数字图形、图像素材，能够采用多种途径，如从网络上下载，利用数码相机拍摄，或者利用图像处理软件加工制作，或者利用扫描仪将现有的普通图片转化为数字图像。
如何快速完成一幅图像的采集和编辑操作，能够采用三个简单的方法。
一是利用Windows操作系统提供的屏幕拷贝快捷键PrintScreen，缩写形式为PrtSc。
二是利用HyperSnap抓图软件截取计算机屏幕上的画面。
三是利用QQ聊天中的抓图到对话框中，然后使用右键点击图片，选择另存为即可。
2.用画图软件实行图像处理获取的数字图像，绝大部分并不理想，比如图像的尺寸、格式或色彩并不符合要求，或许还希望给这幅图像添加文字注释，这时就需要图像编辑软件一显身手了。
常用的图像编辑软件除Photoshop外，还有几款实用的小软件，这些软件简单易用，能够对图像实行简单、方便的编辑处理。
①图片无损放大软件BenVista PhotoZoom Pro：BenVista PhotoZoom Pro是一款新颖的、使用革命性技术对数码图片无损放大的工具。
通常的软件在放大图片时，总会降低图片的品质，而PhotoZoom Pro使用了S-Spline Max 技术，这是一种拥有自动调节、高级插值算法的专利技术，能够尽可能地提升放大图片的品质。
PhotoZoom Pro的最大特色是能够对图片实行放大而没有锯齿、较少失真。
②智能全自动图像去水印软件Teorex Inpaint：Inpaint 是一款能够从图像上去除不必要的物体,让您轻松摆脱照片上的水印,划痕,污渍,标识等瑕疵的工具,同时npaint 会根据附近图像区域重建擦除的区域, 智能生成的纹理,使图像看起来完美无暇,没有痕迹。
③方便强大的全能图像软件ACDSee（奥视迪）：ACDSee是世界上排名第一的数字图象处理软件，它能广泛应用于图片的获取、管理、浏览、优化！使用ACDSee最享盛名的图片浏览器，您可以从数码相机和扫描仪高效获取图片，并进行便捷的查找、组织和预览。
PS完美抠图10种方法一学就会!
PS完美抠图10种⽅法⼀学就会!⼀、魔术棒法——最直观的⽅法适⽤范围：图像和背景⾊⾊差明显，背景⾊单⼀，图像边界清晰。
⽅法意图：通过删除背景⾊来获取图像。
⽅法缺陷：对散乱的⽑发没有⽤。
使⽤⽅法：1、点击“魔术棒”⼯具；2、在“魔术棒”⼯具条中，在“连续”项前打勾；3、“容差”值填⼊“20”。
（值可以看之后的效果好坏进⾏调节）；4、⽤魔术棒点背景⾊，会出现虚框围住背景⾊；5、如果对虚框的范围不满意，可以先按CTRL+D取消虚框，再对上⼀步的“容差”值进⾏调节；6、如果对虚框范围满意，按键盘上的DELE键，删除背景⾊，就得到了单⼀的图像。
⼆、⾊彩范围法——快速适⽤范围：图像和背景⾊⾊差明显，背景⾊单⼀，图像中⽆背景⾊。
⽅法意图：通过背景⾊来抠图。
⽅法缺陷：对图像中带有背景⾊的不适⽤。
使⽤⽅法：1、颜⾊吸管拾取背景⾊；2、点击菜单中“选择”功能⾥的“⾊彩范围”功能；3、在“反相”项前打勾，确定后就选中图像了。
三、磁性索套法——⽅便、精确、快速和我常⽤的⽅法适⽤范围：图像边界清晰。
⽅法意图：磁性索套会⾃动识别图像边界，并⾃动黏附在图像边界上。
⽅法缺陷：边界模糊处需仔细放置边界点。
使⽤⽅法：1、右击“索套”⼯具，选中“磁性索套”⼯具；2、⽤“磁性索套”⼯具，沿着图像边界放置边界点，两点之间会⾃动产⽣⼀条线，并黏附在图像边界上。
3、边界模糊处需仔细放置边界点。
4、索套闭合后，抠图就完成了。
四、（索套）⽻化法——粗加⼯适⽤范围：粗略的抠图。
⽅法意图：粗略抠图，不求精确。
⽅法缺陷：图像边界不精确。
使⽤⽅法：1、点击“索套”⼯具；2、⽤索套粗略地围住图像，边框各处要与图像边界有差不多的距离；这点能保证之后⽻化范围的⼀致性，提⾼抠图的精确性；3、右击⿏标，选择“⽻化”功能；4、调节⽻化值，⼀般填⼊“20”，确定后就粗略选中图像了。
⽻化值的⼤⼩，要根据前⼀步边框与图像的间距⼤⼩调节。
五、（索套）钢笔⼯具法——最精确最花⼯夫的⽅法适⽤范围：图像边界复杂，不连续，加⼯精度度⾼。
获取图像素材的方法
获取图像素材的方法获取图像素材的方法有很多种，可以通过各种途径获取到自己所需的素材。
下面我将从互联网、专业网站、图库平台、自己拍摄等几个方面详细介绍一下获取图像素材的方法。
首先，互联网是最常见也是最方便的获取图像素材的途径。
我们可以通过搜索引擎在互联网上搜索到大量的图像素材。
例如，在百度、Google、Bing等搜索引擎上输入关键词，就能找到与关键词相关的图像素材。
在搜索结果中，我们可以选择合适的图片进行下载使用。
另外，一些图片分享网站，如Pinterest、Flickr、500px等，也提供了大量高质量的图像素材供用户下载。
通过互联网，我们能够轻松地找到各种类型的图像素材，满足不同需求。
其次，专业网站也是获取图像素材的重要途径之一。
很多摄影师、插画师、设计师都会在自己的个人网站或专业网站上展示自己的作品，并提供下载。
这些专业网站的图像素材质量较高，往往具有独特的视觉效果和艺术风格。
通过关注这些专业网站，我们可以发现一些有才华的艺术家，同时也可以利用他们的作品为我们的设计增添一些个性化的元素。
此外，图库平台也是获取图像素材的重要渠道之一。
图库平台是专门提供原创图像素材、插图、矢量图等资源的在线平台。
这些图库平台拥有丰富的图像素材库，用户可以通过购买或订阅等方式获取图像素材。
一些知名的图库平台有Shutterstock、iStock、Getty Images等，它们提供了海量的高质量图像资源，为用户提供了广泛的选择空间。
另外，自己拍摄也是获取图像素材的一种方法。
对于一些特定需求或个人创作，我们可以通过自己拍摄照片或录制视频来获取需要的图像素材。
这种方法的优势是可以自主控制拍摄环境、构图方式和拍摄主题，从而获得一些独特且符合自己需求的图像素材。
为了拍摄高质量的图像素材，我们需要掌握一些基本的摄影技术，并有一定的摄影设备，如相机、镜头、灯光等。
此外，还有一些其他的方法可以获取图像素材。
例如，购买CD/DVD光盘，一些摄影师或图形设计师会将自己的作品制作成光盘，并在市场上销售。
图片搜索原理
图片搜索原理
图片搜索是指通过上传图片或输入图片链接，来获取相关图片或相关信息的搜
索方式。
图片搜索原理主要涉及到图像识别、相似度匹配和搜索算法等方面的知识。
本文将从这几个方面来介绍图片搜索的原理。
首先，图像识别是图片搜索的基础。
图像识别是指计算机对图像进行分析和理解，从而识别出图像中的内容和特征。
在图片搜索中，图像识别技术可以帮助计算机理解用户上传的图片，并提取出其中的特征信息，以便后续的搜索和匹配。
图像识别技术的发展，使得图片搜索能够更准确地找到用户需要的相关图片。
其次，相似度匹配是图片搜索的核心。
相似度匹配是指计算机通过比较两幅图
像之间的相似度，来确定它们之间的关联程度。
在图片搜索中，相似度匹配技术可以帮助计算机找到与用户上传的图片相似度较高的其他图片，从而满足用户的搜索需求。
相似度匹配技术的优化，可以提高图片搜索的准确性和效率。
最后，搜索算法是保证图片搜索质量的重要因素。
搜索算法是指根据用户输入
的查询条件，从数据库中检索相关数据的计算机程序。
在图片搜索中，搜索算法可以根据用户上传的图片特征，快速地找到与之相匹配的其他图片。
优秀的搜索算法可以大大提高图片搜索的速度和准确性，为用户提供更好的搜索体验。
总的来说，图片搜索原理涉及到图像识别、相似度匹配和搜索算法等方面的知识。
通过不断地优化这些技术和算法，可以提高图片搜索的准确性和效率，为用户提供更好的搜索服务。
希望本文对图片搜索原理有所帮助，谢谢阅读。
简单几步教你怎么把图片上的文字提取出来
简单几步教你怎么把图片上的文字提取出来
在我们的日常生活学习之中，通常都会用手机拍摄些照片以便于后面的学习、办公，而当我们拍摄的是一些书籍、文档等一些字体较多的照片，并且又想快速提取出里面的文字时，我们该怎样做呢? 这时，就要运用到OCR技术，简单来说，就是一种直接把图片转换为文本的技术。
那么下面，就教大家怎么把图片上的文字提取出来。
操作流程：
1、第一步，浏览器搜索“迅捷OCR文字识别软件”，下载并安装软件。
2、运行该软件，点击左上角的“读取”图表，打开你想要提取文字的照片。
3、点击上方的“查看”，可根据自行需求通过其下方的功能对图片进行相对应的大小
调整。
4、接下来，依次点击“主页”—“纸面解析”，点击完后，图片上就会出现一个红色
边框，边框内的部分即需要识别的部分，拖动其四个角中的一个可对其进行范围的调整。
5、然后，移至软件的右下角有“文档属性”，根据需要，勾选或去除语种，符号。
6、设置完毕后，便可点击上方的“识别”按钮，对文字进行识别，下方右侧的区域
便是识别的结果。
若有误差，可自行在右下方区域进行编辑修正。
7、最后，点击上方的“保存为Word”，选择保存路径，点击“保存”就大功告成啦。
好啦，本期图片的文字提取教程就介绍到这里，是不是很简单呢？希望能对大家有所帮助。
搜集原始数据的方法
搜集原始数据的方法
数据搜集是关键的数据分析步骤，大部分市场分析与商业决策均需要依赖数据来进行支持。
数据搜集的方法包括调查式方法、实验式方法、观察式方法及文献研究等，均可用于获取贴合需求的数据。
调查式数据搜集，是指采用调查、采访或问卷等研究工具，对研究对象进行访谈获取所需数据，是一种能够获取信息较多、来源可验证的数据搜集方法，被广泛应用于市场、社会学以及消费者行为分析等领域。
实验式数据搜集，则是针对某些类型的问题即可制订出实验计划的解决方案，实验的步骤可定制，能够更好控制不确定性，发挥实验优势，可对非经验性问题进行分析，具有可测量性。
观察式数据搜集，通过观察某一研究对象的实际变化，来直接获取数据，可以直观清楚地记录下研究对象的活动，可用于时间单位以及构建自然实验等，是一种可实施性非常强的数据搜集方法。
文献研究也是数据搜集的一种方法，它的优势在于数据是从客观内容方面获取，不受个人的主观影响，可用于分析不同领域中的概念、现象及机制，文献研究能够有效解决不能采用实验方法测量的问题。
通过以上介绍，可以看出，调查、实验、观察以及文献研究等数据搜集方法，对于获取贴合需求的数据具有重要的价值，因此，若要获得准确的数据，精准地挑选适合自身需求的数据搜集方法也至关重要。
图片搜索原理
图片搜索原理图片搜索是一种通过图像内容来检索相关信息的技术。
它可以帮助用户在海量的图片库中快速找到所需的图片，也可以用于识别图片中的物体、场景等内容。
图片搜索的原理涉及到图像特征提取、相似度匹配、深度学习等多个方面的知识。
本文将从这些方面对图片搜索的原理进行介绍。
首先，图像特征提取是图片搜索的关键步骤之一。
在图像搜索中，图像特征可以理解为图像的一种描述，它可以用来表示图像的颜色、纹理、形状等特征。
常用的图像特征提取算法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、HOG（方向梯度直方图）等。
这些算法可以提取出图像中的关键点、边缘、纹理等特征，为后续的相似度匹配提供了基础。
其次，相似度匹配是图片搜索的核心技术之一。
在图像搜索中，相似度匹配的目标是找到与查询图片最相似的图片。
相似度匹配的方法有很多种，其中最常用的是基于特征的匹配方法，如基于颜色直方图的匹配、基于形状的匹配、基于深度学习的匹配等。
这些方法可以通过计算图像之间的相似度来找到最相似的图片，从而实现图片搜索的功能。
另外，深度学习在图片搜索中也发挥着重要作用。
深度学习是一种通过神经网络来学习图像特征的方法，它可以自动地学习到图像中的高级特征，如边缘、纹理、形状等。
在图片搜索中，深度学习可以帮助我们更准确地提取图像特征，并且可以通过大规模数据的学习来提高搜索的准确性和效率。
总的来说，图片搜索的原理涉及到图像特征提取、相似度匹配、深度学习等多个方面的知识。
通过这些技术的应用，我们可以实现在海量图片库中快速准确地搜索到所需的图片。
随着图像识别技术的不断发展，图片搜索的准确性和效率也会不断提高，为用户提供更好的搜索体验。
imagej读取照片像素值的方法
一、引言在数字图像处理的应用中，了解和掌握图像的像素值是十分重要的。
ImageJ作为一款开源的图像处理软件，具有广泛的应用范围，包括生物医学、材料科学等领域。
本文将介绍如何使用ImageJ读取照片的像素值，帮助读者更好地理解和应用ImageJ软件。
二、ImageJ简介ImageJ是由美国国立卫生研究院开发的一款图像处理软件，其功能强大，支持多种图像格式的读取和处理。
ImageJ提供了丰富的图像处理工具和函数，可以满足不同领域的图像处理需求。
因其开源免费且易于使用的特点，已经成为许多科研工作者和学生的首选图像处理软件之一。
三、ImageJ读取照片像素值的方法1. 打开图像在ImageJ软件中，通过“File”菜单中的“Open”选项，选择要处理的图像文件，即可打开图像。
2. 选择感兴趣区域在打开的图像窗口中，可以使用鼠标工具选择感兴趣的区域。
点击鼠标工具栏中的“Rectangular Tool”或其他选择工具，然后用鼠标在图像上拖动，即可选择感兴趣的区域。
3. 读取像素值选择完感兴趣的区域后，可以通过“Analyse”菜单中的“Measure”选项或快捷键“M”来读取所选区域的像素值。
点击“Measure”后，软件会弹出一个数据窗口，显示所选区域的各个像素值，包括灰度值、均值、方差等信息。
4. 保存结果在数据窗口中显示的像素值信息可以通过“File”菜单中的“Save As”选项保存为文本文件，以便后续分析和处理。
四、示例为了更好地演示ImageJ读取照片像素值的方法，我们以一张简单的灰度图像为例进行演示。
1. 打开图像首先在ImageJ软件中打开一张灰度图像文件，比如一张黑白的树叶图像。
2. 选择感兴趣区域使用“Rectangular Tool”工具在图像上选择一块感兴趣的区域，比如树叶的一小部分区域。
3. 读取像素值点击“Analyse”菜单中的“Measure”选项或按下快捷键“M”来读取所选区域的像素值。
提取图片chart中的数据
提取图⽚中chart 中的数据⼀、介绍⼆、提取思路三、环境说明四、程序实现五、总结需要提取的图⽚示例：本次提取的图⽚数据，是批量的这种图⽚，图⽚说明，存在⼤批量的这种图⽚，其中下⽅的x 标签条⽬个数和顺序，在每张图⽚中都是⼀样的，不同的是左侧的坐标轴刻度可能存在差异。
现在要提取柱状图对应的具体数值。
1.x 轴的label 顺序和个数，在每张图⽚中都是相同的，因此，只需要识别每张图中每个label 对应的数值，按照需要排列即可；2.要识别每个label 对应的柱⼦对应的数值数据，①需要识别到每个柱⼦的⾼度；②需要识别y 坐标轴的⾼度；③需要识别y 坐标轴的⽐例尺；④识别到每个x 轴对应的label 的刻度线位置；3.识别y 坐标轴的⾼度，只需要识别⼤矩形框的左上⻆顶点和右下⻆顶尖，即可算出矩形框的box 宽度和⾼度（⾼度即y 坐标轴的⾼度）；4.识别每个x 轴对应的label 的刻度线位置，根据box 宽度与label 的个数，即可得到每个label 对应的位置；5.识别y 坐标轴的⽐例尺，需要识别到坐标轴上⾯的刻度值与对应的刻度线到x 轴底部的⾼度即可算出⼀、介绍⼆、提取思路⽐例尺；6.识别y 坐标轴上的刻度值，采⽤ddddocr 识别，将需要识别的数值对应的局部图⽚通过计算其位置，将其截图下来，然后使⽤ddddocr 进⾏识别；7.识别每个柱⼦对应的⾼度，在每个label 位置作为起点，向上进⾏匹配，有颜⾊的就⼀致匹配，直到出现⽩⾊位置，这个匹配到的⾼度，就是柱⼦的⾼度；需要安装ddddocr 和opencv代码实现：三、环境说明四、程序实现import cv2import numpy as np import os import ddddocr def get_count(arr): ''' ⽤于得到每个x 的label 对应的柱⼦⾼度 ''' c = 0 while True: if arr[c] == 255: c = c + 1 else : break return c def recognize(img_path): ''' ⽤于识别y 坐标轴的刻度值数值 ''' ocr = ddddocr.DdddOcr () with open(img_path, 'rb') as f: img_bytes = f.read () res = ocr.classification (img_bytes) # 在识别的字符串中，容易将0识别为o, res = res.replace ('o', "0") res = res.replace ('O', "0") res = res.replace ('l', "1") res = res.replace ('s', "5") res = res.replace ('S', "5") res = res.replace ('q', "9") return res def extract_data(main_dir, file_name, y_max=None ): # cv2.fli img_path = main_dir.replace ('\\', '/') + '/' + file_name # imgpath = 'images2/⽣物质锅炉.png' # imgpath = 'images2/燃煤锅炉.png' rbg_image = cv2.imread (img_path) # 进⾏灰度处理，减⼩计算量 src = cv2.cvtColor (rbg_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY )123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445Python复制代码# 转置之后再上下翻转根据图⽚是横向的还是纵向的，这⾥进⾏适当的转置，翻转等操作 # src = cv2.flip(src.T, flipCode=0) # 进⾏⼆值化处理便于后⾯计算⽐较 retval, dst = cv2.threshold (src, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV ) width = dst.shape [1] height = dst.shape [0] # 先找到柱状图的主题框，并使⽤红⾊的线绘制出来 # 1找上下边沿 up = 0 down = 0 for i in range(height): count = list(dst[i, :]).count (255) if up == 0 and count > 1000: up = i elif up != 0 and down == 0 and count > 1000: down = i break # print('up=', up) # print('down=', down) # 找左右边沿 left = 0 right = 0 for i in range(width): count = list(dst[:, i]).count (255) if left == 0 and count > 300: left = i elif left != 0 and right == 0 and count > 300: right = i break # print('left=', left) # print('right=', right) left_top = (left, up) right_bottom = (right, down) # print('left_top=', left_top) # print('right_bottom=', right_bottom) # 绘制外框，验证程序正确性，正确 # cv2.rectangle(src, left_top, right_bottom, (0, 0, 255), 2) box_width = right - left box_height = down - up # 计算每个刻度，绘制线，确认是否计算错误 tick_count = 113 step = box_width / (tick_count + 1) tick_x_pos_list = [] # 每个刻度对应的x 坐标(像素)464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293tick_x_valuescale_list = [] # 每个x 坐标，对应的值所在的⽐例(0-1之间的⼀个⼩数) for i in range(1, tick_count+1): pos = round(i * step) + left tick_x_pos_list.append (pos) cv2.line (src, (pos, down), (pos, up), (0, 0, 255), 1) temp_list = list(dst[up:down, pos]) temp_list.reverse () temp_value = round(get_count(temp_list) / box_height, 3) tick_x_valuescale_list.append (temp_value) # print('tick_value_list=', tick_x_valuescale_list) # print('存在数据的个数=', sum(value > 0 for value in tick_x_valuescale _list)) if not y_max: tick_yheight_list = [] # y 坐标轴刻度对应的位置（刻度线距离x 轴的距离⾼度，单位像素） tick_yvalue_list = [] # y 坐标轴刻度线对应的数值 # 识别左侧y 轴的刻度，⽬的是为了得到yMax for i in range(height): temp_count = list(dst[i, left-3:left]).count (255) if temp_count >= 3: # y 刻度距离x 轴的距离⾼度（单位：像素） tick_yheight_list.append (down - i) # 将刻度对应的左侧数字截图保存为⼀个图⽚，然后调⽤ocr 进⾏识别图中的数字 num_img = src[i-15:i+15, left-30:left-5] temp_file_name = 'temp_'+str(i)+'.jpg' save_path_file = os.path .join ('temp', temp_file_name) cv2.imwrite (save_path_file, num_img) num_str = recognize(save_path_file) num = eval(num_str) tick_yvalue_list.append (num) # print('tick_yheight_list=', tick_yheight_list) # print('tick_yvalue_list=', tick_yvalue_list) y_max = round(tick_yvalue_list[0] / tick_yheight_list[0] * (down - up), 2) print('y_max=', y_max) value_list = [round(value *y_max, 1) for value in tick_x_valuescale_li st] print('value_list=', value_list) # 保存到对应⽬录下的 xxx.txt 中 result_path = os.path .join (main_dir, file_name+".txt") with open(result_path, mode='w') as txt: txt.write ('yMax=' + str(y_max) + '\n' + ', '.join (str(i) for i invalue_list))949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134# 绘制出来 dWindow ('src', cv2.WINDOW_NORMAL ) cv2.resizeWindow ('src', width, height) # width, height cv2.imshow ('src', src) dWindow ('dst', cv2.WINDOW_NORMAL ) cv2.resizeWindow ('dst', width, height) # width, height cv2.imshow ('dst', dst) # 等待关闭 key = cv2.waitKey (0) cv2.destroyAllWindows () # print('-------------------------------全部进⾏跑⼀遍-------------------------------------------------')# # extract_data('images2', '⽣物质锅炉.png')# path = 'D:/Users/Administrator/Desktop/按VOCs 污染源分类'# for main_dir, sub_dir_list, sub_file_list in os.walk(path):# for file_name in sub_file_list:# if file_name.endswith('.jpg') or file_name.endswith('.png'):# try:# extract_data(main_dir, file_name)# except:# result_path = (main_dir + '/' + file_name).replace ('\\', '/')# with open('exception.txt', mode='a') as txt:# txt.write(result_path + '\n') print('-------------------------------针对异常的数据再进⾏特殊处理-------------------------------------------------')# extract_data('D:/Users/Administrator/Desktop/按VOCs 污染源分类/溶剂使⽤源/塑料制品制造', '塑料制品制造.png', 21.42)# extract_data('D:/Users/Administrator/Desktop/按VOCs 污染源分类/⽣物质燃烧/秸秆焚烧', '稻草.png', 20.95)# extract_data('D:/Users/Administrator/Desktop/按VOCs 污染源分类/道路移动源/摩托⻋', '国⼆.png', 13.63) # 是正的，在代码⾥⾯不需要翻转extract_data('D:/Users/Administrator/Desktop/按VOCs 污染源分类/道路移动源/摩托⻋', '国⼆.png') # 是正的，在代码⾥⾯不需要翻转# extract_data('D:/Users/Administrator/Desktop/按VOCs 污染源分类/道路移动源/重型柴油⻋', '国五.png', 18.33)# extract_data('D:/Users/Administrator/Desktop/按VOCs 污染源分类/⾮道路移动源', '建筑机械.png', 19.04)# extract_data('D:/Users/Administrator/Desktop/按VOCs 污染源分类/⾮道路移动源', '⻜机.png', 20.53)135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164165166167168示例运⾏输出：⽤于程序中各种计算⽤于⼈眼观察程序过程中输出，需要识别的y 刻度值⾃动截图效果识别的每个x 对应label 的柱⼦数值数据针对上⾯还是存在⼏处不⾜之处：五、总结1.在识别y的坐标刻度值中，存在部分图⽚是带有⼩数的值，在程序的ocr识别中，不能有效识别⼩数点，但整批数据中，只有⼏张图⽚存在该问题，识别坐标轴刻度值的⽬的是为了yMax，从⽽得到⽐例尺，针对这种异常数据，采⽤⼈⼯给定ymax，跳过识别过程；2.整个过程达到了提取数据的⽬的，但是其实与图像识别，没多少关系，除了ocr识别坐标轴刻度值以外，只是对图⽚进⾏初步处理，然后进⾏⽐对达到⽬的的；3.坐标横着的个数和顺序是固定了的，如果不固定，就很难操作了；4.横轴的格式，可以通过识别y坐标轴刻度线的⽅式去识别，但是该程序中没有这个进⾏，知晓个数，直接写死在代码中；。
tif提取方法
tif提取方法
TIF（Tagged Image File Format）是一种常用的图像文件格式，TIF文件中包含了图像的像素数据和相关的元数据信息。
提取TIF文件的方法可以根据需要的具体内容而有所不同，以下是
一些常见的TIF提取方法：
1. 使用图像处理软件：可以使用像Adobe Photoshop、GIMP
等专业的图像处理软件打开TIF文件，并将其中的像素数据导出为其他格式的图像文件，如JPEG、PNG等。
2. 使用图片转换工具：有一些专门的图片转换工具可以将TIF
文件转换为其他格式，如Imagemagick、XnConvert等。
这些
工具通常支持批量处理，可以一次性提取多个TIF文件。
3. 使用Python编程语言：可以使用Python中的一些图像处理库，如PIL（Python Imaging Library）、OpenCV等，来读取TIF文件并提取其中的像素数据。
具体的方法可以参考这些库
的官方文档和示例代码。
4. 使用GIS软件：如果TIF文件是地理信息系统（GIS）中的
栅格数据，可以使用专门的GIS软件，如ArcGIS、QGIS等，来读取TIF文件并进行相关的分析和处理。
无论采用哪种方法，提取TIF文件时需要注意保存提取后的图像时的像素大小和颜色空间等参数，以确保提取结果符合预期。
十个相似图片搜索网站
十个相似图片搜索网站（以图找图）2010-11-14 14:46:12你想凭着一张现有图片找出它的原始图片，或者是凭着一张小的缩略图找出原始大图吗？下面的十款搜索引擎可以帮你实现，以图找图，以图搜图，以图片搜索相似的图片。
一：/Tineye是典型的以图找图搜索引擎，输入本地硬盘上的图片或者输入图片网址，即可自动帮你搜索相似图片，搜索准确度相对来说还比较令人满意。
TinEye是加拿大Idée公司研发的相似图片搜索引擎，用户可以提交或上传一个图片TinEye找出它来自何处，它是如何被使用，如果更改的图像版本存在，或寻找更高分辨率的版本。
TinEye 是第一个在网络上的图像搜索引擎使用图像识别技术，而不是关键字，是其他数据。
图片上传到TinEye不会添加到搜索索引，也不是由其他用户访问。
非注册用户提交的搜索图片72小时后将被自动丢弃。
链接到这些搜索将在72小时后停止工作，除非出现一个注册用户保存相同的图像。
注册用户提交搜索图像的保存，如搜索历史，是在他们的用户配置文件中启用。
保存的搜索，可从历史网页，永久保存的搜索任何URL链接可设置为书签，或与朋友共享。
TinEye主要用途：1、发现图片的来源与相关信息；2、研究追踪图片信息在互联网的传播；3、找到高分辨率版本的图片；4、找到有你照片的网页；5、看看这张图片有哪些不同版本。
允许上传的图片文件类型：JPEG，PNG和GIF,图片文件大小限制：1兆字节的最大文件大小。
二：/GazoPa搜索图片时，不依据关键词进行检索，而是通过图片自身的某些特征（例如色彩，形状等信息）来进行搜索。
GazoPa搜索方式有三种：第一种是传统的通过关键词搜索图片，但在传统图片搜索领域GazoPa与google等搜索引擎无法竞争。
第二种是创新的通过图片搜索图片，但在此领域GazoPa无法与TinEye相竞争。
TinEye很容易就能搜索出与原图最接近的一些结果，而GazoPa很多时候的搜索结果则完全无法与原图匹配。
[转]识别图片中的数字------基本思路
![[转]识别图片中的数字------基本思路](https://img.taocdn.com/s3/m/92cfea1c6d85ec3a87c24028915f804d2a168741.png)
[转]识别图⽚中的数字------基本思路1. 读取矩阵拿到⼀张带有数字的图⽚后，⾸先就是得到它的rgb矩阵。
这对于bmp格式⽂件来说易如反掌，对于jpg的相对⿇烦⼀些。
假设我们现在已经得到了rgb矩阵M(m*n)，每个点都有三个属性(r,g,b)。
2. 灰度化将彩⾊图⽚转化为灰⾊图⽚，⽬的在于使图⽚颜⾊初步单调，便于第3步的进⾏。
实现⽅法很多，可以将每个点的(r,g,b)设置为(a*r+b*g+c*b)，其中a+b+c=1，即加权平均；也可以设置为(max(r,g,b))或者(min(r,g,b))。
我采⽤的是加权法：0.11*blue+0.59*green+0.30*red。
3. ⿊⽩化将灰⾊图⽚转化为⿊⽩图⽚。
这⼀步是为了后期处理上的⽅便。
⼤多数⼈会选择阈值法：设置⼀个(rx,gx,bx)，逐点⽐较，将所有的点设置为⿊⾊(0,0,0)或者⽩⾊(255,255,255)。
我采⽤的⽅法是：1. //转为⿊⽩两⾊2. void CMyBitMap::Trans1()3. {4. ColorData color;5. for(int i=0;i<width*height;i++)6. {7. color=color_data[i];8. int max=100;9. if((color.blue < max) || (color .green<max) || (color.red <max))10. {11. color.blue=0;12. color.green=0;13. color.red=0;14. }15. else16. {17. color.blue=255;18. color.green=255;19. color.red=255;20. }21. color_data[i]=color;22. }23. }4. 腐蚀和膨胀考虑到图⽚中的数字笔画可能⽐较细，同时有⼀些噪⾳斑点存在，需要进⾏腐蚀处理+膨胀处理。
手把手教你从曲线图中提取原始数据
手把手教你从曲线图中提取原始数据原创2017-04-16Summer生物学霸生物学霸ShengWuXueBa「生物学霸」是丁香园旗下科研资讯平台。
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当你手头有幅图，但原始数据已经丢失，而你又需要原始数据时，你该怎么办？当你查阅文献时，发现一幅曲线图只有图像没有具体数据时，又该怎么办？今天就来介绍两款软件——GetData Graph Digitizer 和OriginPro，帮助我们从曲线图中获取数据。
GetData Graph Digitizer我们先用 GetData Graph Digitizer 来分析下图，看看效果如何。
打开软件，File→Open Image，打开图片。
首先，我们需要设置曲线颜色和背景色，便于软件识别。
Operations→Set line color，将鼠标移至曲线处点击，软件会自动识别曲线为绿色，按确定即可。
同样的步骤设置背景色（此处为白色，Operations→Set background color）。
然后，我们来设置坐标轴，Operations→Set the scale。
顺序为 X 轴最小值→X 轴最大值→Y 轴最小值→Y 轴最大值，首先点击 X 轴最左端，弹出最小值设置窗口，此处设置为 2004。
然后点击 X 轴最右端，最大值设置为 2012。
然后设置 Y 轴最小值为 0。
设置 Y 轴最大值为 220。
最后确定即可。
然后，我们就可以获取折线图中各点的数据了，Ope rations→Point capture mode，只要鼠标点击绿色的点，即可获取该点的坐标值（列在右侧 Data 窗口中）。
下图中，左侧为软件识别的数据，四舍五入后与右侧原始数据吻合度很高。
其实很多时候，我们遇到的一般不是折线图，而是曲线图，那么我们需要获取曲线上各点的数据，一样很简单。
我们依然以上图为例，设置好坐标后，选择Operations→Digitize area，默认值即可，然后选择数据区域。
教你怎样通过利用图片查找图片来源出处
教你怎样通过利用图片查找图片来源出处
有时候在网上看到一张美女的，却不知道这个美女是谁，心里是不是痒痒的现在教你怎样通过【百度识图】这个强大的搜索引擎查找你想要的内容。
百度识图
我们来到百度贴吧，发现贴吧首页左则有一张美女特吸引人，好清纯的妹纸喔！我想要看更多她的玉照，怎么办，又不知道她是谁。
首先，我们用QQ等工具把美女截下来并保存成图像文件。
浏览器打开百度首页，搜索框输入"百度识图"，点击第一条连接进入目标页面。
当然你也可以直接输入stu.baidu直接进入识图首页。
点击“从本地上存”，上存刚刚截取的，等待百度进行识别。
经过一翻努力，百度将网络上与相似的网页进行匹配。
诸多迹像显示，这个美丽的姑娘应该叫南笙。
果断百度一下，赶快点进去看看咯〈来喜欢这姑娘的还真不少，当然也包括偶，哈哈。
如果是网络上的，其实是不必要使用本地上存的，可以直接用“粘贴网址”这功能。
右击，选择复制链接。
通过粘贴网址，简单两个动作，只要地址正确，就能把识别
出来。
欢迎您的下载，
资料仅供参考！
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打造全网一站式需求。
快速简单地从图片中获取原始数据
如何快速准确的从图片/PDF中获得曲线的数据Little cai2013-9-25图1、带处理的图片(从PDF上截图，jpg格式) 图2、利用读取的数据作图的结果操作流程：1.首先用截图工具如”FastStone Capture”(网上有序列号，自己搜。
这个软件很好用)从文件中将想要的图片包含坐标轴截取下来，保存为jpg格式；2.打开getdataw.exe软件（建议从小木虫上下，安全省心.此软件是从图片读数据的首选利器），双击运行软件；3.点击”File””Open Image”,导入图片，点击”View””Show Grid”显示网格线；点击放大镜图标或滚动鼠标中键可放大图像；4.设置坐标轴的起点和终点（xmin,xmax,ymin,ymax）:点击下面的坐标轴选取按钮，在X坐标轴的起点单击左键，出现对话框，输入选取点的X坐标，在在X坐标轴的终点单击左键，出现对话框，输入选取点的X坐标(xmin,xmax);然后依次选择Ymin,Ymax.(注意，取点是Ymin先出来，如果0在上面，则Ymin一定是负值，不要忘记加负号，否则图形会倒过来！)；出现对话款，如果没错，点确定；（如果是对数坐标，选中相应的选项再点确定）5.读点：点击“Point capture mode”按钮，可以从曲线上读入数据点。
如果点取的不好，可以点击橡皮擦图标，擦出错误的点，然后再点“Point capture mode”按钮接着读数。
数据读取完毕，就该保存数据了。
6.保存数据：点击“File”,选择“Export Data”，数据类型为TXT，点“保存”即可。
7.后期处理：关掉软件，不保存（否）。
打开origin软件，导入数据，作图，选“Analysis”,”Interpolate/Extrapolate”进行插值，补足数据点。
注意Make curve一栏输入的数值=（最大值-最小值）/公差+ 1。
然后就可以得到插值后的数据，还可以对插值得到的数据做进一步拟合等优化处理（当然也可以导出插值的数据直接用了）。
Origin 提取数据
一、确认Origin安装有数据提取插件Digitize.OPK（Origin8.0或以上的版本均支持）二、鼠标左键单击提取数据快捷按钮弹出相应对话框，如下以下部分按照提示的1-3进行即可，具体如下三、粘贴预提取数据图片。
个人经验，用qq截图比较方便。
直接用qq截图（打开qq软件情况下，Ctrl+Alt+AJ截图数据图片，注意要带有横纵坐标），不要点击提取数据对话框空白部分，否则会遇到粘贴麻烦，直接在此对话框下Ctrl+V，来粘贴qq截图（或已经复制的图片），图片被复制到对话框，如下所示。
对图片大小位置已经对话框大小进行调整，直接拖动和边角拉动即可。
四、编辑图片属性。
鼠标左键双击粘贴过来的图片，选择“Control”，Name“image1”，Attach to “Page”，OK五、鼠标左键单击“Disitize”，选择横坐标始末值（注意不必要求图像中的做左和最右，只要，能够准确读取的值就可以，比如本图选取0.06和0.22为始末），OK.弹出提示对话框（告诉下一步操作为双击刚才选取x轴上的两个点），依次双击x轴上的0.06和0.22双击时在黑色对话框内，以绿色数值现在X,Y坐标，但是并不是我们想要的数据，所以不用管这个。
当双击完x坐标最大值（本例中的x轴上的0.22）后，会自动跳出选择纵坐标始末值的对话框，操作与x轴标准始末值的方法一致。
双击完Y轴最大值后（本例中的Y轴上的3），跳出操作提示窗口，双击想要提取的点。
依次双击想要提取的点，当最后一个点双击完毕后，直接在最后一个点的位置，单击鼠标左键即可生成所提取数据的坐标图，如下图所示：将生成的图最大化后，即可按照一般的Origin作图方式进行编辑处理和数据提取。
图片里的卷子怎么提取答案
图片里的卷子怎么提取答案1. 使用ocr技术ocr（optical character recognition）技术是一种将图像中的文字转换为可编辑文本的技术。
通过使用ocr技术，我们可以迅速准确地将图像中的文字识别出来。
想要使用ocr技术提取卷子的答案，首先需要将卷子的图片转换为电子格式，如jpeg或png。
接下来，你可以使用一些ocr 软件或在线ocr工具，将图片上传并进行识别。
这些工具通常能够自动将图片中的文字转换为文本，并将其保存为可编辑的格式，如word或pdf。
然而，需要注意的是，ocr技术虽然成熟，但并非百分之百准确。
在提取答案的过程中，可能会出现一些识别错误或不完整的情况。
因此，在使用ocr技术提取答案时，我们需要对结果进行人工校对和修正。
2. 利用笔试题库如果你正在参加一场已经被广泛考试机构使用的笔试，那么恭喜你，很可能有人已经整理了该考试的题库。
在这种情况下，你可以尝试在各种题库或考试资源网站上搜索相关的题目和答案。
通过搜索相关题目和答案，你可能会找到一些与卷子中的题目相似甚至完全相同的题目。
这将有助于你对卷子的答案进行提取。
然而，需要注意的是，这种方法并非完美。
不同的考试可能会有不同的版本和变体，因此，题库中的答案可能与你的卷子不完全相符。
3. 寻求他人帮助当你遇到提取卷子答案困难时，可以考虑寻求他人的帮助。
你可以与同学、老师或其他有经验的人讨论，看看他们是否能提供一些建议或帮助你解决问题。
有时候，一些问题可能只是看起来很复杂，实际上可能有一些简单的方法可以解决。
与他人的交流和讨论可能会开启新的思路，并为你提供解决方案。
4. 自学答案提取技巧最后，如果你真的很想提取卷子的答案，但周围没有人可以提供帮助，那么你可以考虑自学一些答案提取技巧。
在互联网上有许多关于答案提取的教程和指南可供学习。
通过学习一些基本的图像处理和数据分析技术，你可以尝试从卷子中提取答案。
这可能涉及到图像处理、文本分析、数据模式识别等方面的知识。
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如何快速准确的从图片/PDF中获得曲线的数据
Little cai
2013-9-25
图1、带处理的图片(从PDF上截图，jpg格式) 图2、利用读取的数据作图的结果操作流程：
1.首先用截图工具如”FastStone Capture”(网上有序列号，自己搜。
这个软件很好用)从文件
中将想要的图片包含坐标轴截取下来，保存为jpg格式；
2.打开getdataw.exe软件（建议从小木虫上下，安全省心.此软件是从图片读数据的首选利
器），双击运行软件；
3.点击”File””Open Image”,导入图片，点击”View””Show Grid”显示网格线；点击放大镜图
标或滚动鼠标中键可放大图像；
4.设置坐标轴的起点和终点（xmin,xmax,ymin,ymax）:点击下面的坐标轴选取按钮，
在X坐标轴的起点单击左键，出现对话框，输入选取点的X坐标，在在X坐标轴的终点单击左键，出现对话框，输入选取点的X坐标(xmin,xmax);
然后依次选择Ymin,Ymax.(注意，取点是Ymin先出来，如果0在上面，则Ymin一定是负值，不要忘记加负号，否则图形会倒过来！)；
出现对话款，如果没错，点确定；（如果是对数坐标，选中相应的选项再点确定）
5.读点：点击“Point capture mode”按钮，可以从曲线上读入数据点。
如果点取的不好，
可以点击橡皮擦图标，擦出错误的点，然后再点“Point capture mode”按钮接着读数。
数据读取完毕，就该保存数据了。
6.保存数据：点击“File”,选择“Export Data”，数据类型为TXT，点“保存”即可。
7.后期处理：关掉软件，不保存（否）。
打开origin软件，导入数据，作图，选
“Analysis”,”Interpolate/Extrapolate”进行插值，补足数据点。
注意Make curve一栏输入的数值=（最大值-最小值）/公差+ 1。
然后就可以得到插值后的数据，还可以对插值得到的数据做进一步拟合等优化处理（当然也可以导出插值的数据直接用了）。
FastStone Capture可以再网上下载，不超过2M的小软件，注册码网上也有。
感谢小木虫学术论坛提供软件支持和百度文库提供软件使用说明，一并感谢女朋友的支持和关怀。
本人在以上基础上结合自己的实际操作经验总结出以上教程，如有遗漏错误之处，恳请广大读者赐教。