python - 图像分析曲线拟合

Question

我有一堆这样的图片:

没有相应的数据。我需要在蓝色曲线上自动检索大约 100 个点(通常为 x 间距)。所有曲线都非常相似，所以我需要至少 1 个像素的精度，但最好是子像素。好消息是所有曲线都从 0,0 开始到 1,1 结束，所以我们可能会忘记网格。

关于 Python 库的任何提示或任何其他方法都有帮助吗？谢谢!

Answer 1

我将您的图像保存到文件 14154233_input.png。那么这个程序

import pylab as plt
import numpy as np

# Read image from disk and filter all grayscale
im = plt.imread("14154233_input.png")[:,:,:3]
im -= im.mean(axis=2).reshape(im.shape[0], im.shape[1], 1).repeat(3,axis=2)
im_maxnorm = im.max(axis=2)

# Find y-position of remaining line
ypos = np.ones((im.shape[1])) * np.nan
for i in range(im_maxnorm.shape[1]):
    if im_maxnorm[:,i].max()<0.01:
        continue
    ypos[i] = np.argmax(im_maxnorm[:,i])

# Pick only values that are set
ys = 1-ypos[np.isfinite(ypos)]
# Normalize to 0,1
ys -= ys.min()
ys /= ys.max()

# Create x values
xs = np.linspace(0,1,ys.shape[0])

# Create plot of both 
# read and filtered image and
# data extracted
plt.figure(figsize=(4,8))
plt.subplot(211)
plt.imshow(im_maxnorm)
plt.subplot(212, aspect="equal")
plt.plot(xs,ys)
plt.show()

产生这个情节:

然后您可以随心所欲地使用xs 和ys。也许您应该将这段代码放在一个返回 xs 和 ys 左右的函数中。

可以通过在每一列左右拟合高斯分布来提高精度。如果你真的需要它，请告诉我。