我正在整理一个用示波器输出来计算一些东西的程序,但是由于程序现在可以工作,我只需将图像导入MATLAB,然后使用ginput在生成的曲线上找到各个区域的坐标。
有没有办法可以拍摄这张图片:
并且沿着亮绿色曲线自动跟踪ginput或类似物并将x,y坐标存储到单独的数组中(可能通过能够区分曲线的颜色和背景颜色)?这样我就可以使用图片中曲线的x,y坐标的实际绘图,而不需要在数据分析中实际使用图像。
我能得到的最接近的就是使用[x,y]=ginput
沿曲线压缩鼠标按钮并生成一个巨大的数组,但我的手指需要休息!
谢谢!
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看看这个
img = imread('http://i.stack.imgur.com/3GH1x.jpg'); %// read the image
bw = img(:,:,2) > 128; %// pick only green points (2nd RGB channel)
bw(275:end,:) = false; %// discard the lower flat line
[yy xx]=find(bw); %// get the x-y coordinates of green pixels
现在你可以绘制积分:
figure;plot(xx,yy, '.');
结果
如果您对线条较粗(即每个x的多个y值)感到困扰,您可以简单地取平均值
uy = accumarray( xx, yy, [], @mean );
ux = 1:max(xx);
可视化线
figure;imshow( img );hold on; plot(ux,uy,'r','LineWidth',1.5);
如果您也在网格之后,那么
[gy gx] = find( max(img,[],3) < 60); %// get the darkest points
要确定我们寻找的网格点x
,以便许多网格点gy
具有相同的gx
nx = hist(gx,1:size(img,2)); %// count how many gx per x location
gxx = find(nx > 100 ); %// only those with more than 100 are grid X
同样的y:
ny = hist(gy,1:334);
gyy = find(ny > 100 );
删除重复项:
gxx( diff([0 gxx]) == 1 ) = [];
gyy( diff([0 gyy]) == 1 ) = [];
创建网格点
[GX GY] = meshgrid(gxx, gyy);
现在全貌:
figure('Name','I MUST award Shai a FAT Bounty for this');
imshow( img );hold on;
plot(ux,uy,'r','LineWidth',1.5); %// the curve
scatter( GX(:), GY(:), 150, '+c'); %// the grid