如何快速提取图表数据?WebPlotDigitizer 完整使用指南 🚀
2026-02-05 05:38:24作者:宣利权Counsellor
WebPlotDigitizer 是一款强大的开源工具,能够从图像中精准提取数值数据,支持 XY 坐标图、极坐标图、三元图和地图等多种图表类型。无论是科研数据处理还是工程分析,它都能帮你轻松将图片中的图表转化为可编辑的数字数据!
📌 核心功能一览:为什么选择 WebPlotDigitizer?
✅ 多图表类型支持
- XY 坐标图:最常用的二维数据图表处理
- 极坐标图:轻松提取圆形坐标系数据
- 三元图:处理三变量成分分析图表
- 地图:从地图图像中提取地理数据
- 柱状图:自动识别并量化柱状图表
WebPlotDigitizer 主界面展示,支持多种图表类型的数据提取
✅ 智能数据提取技术
- 自动检测:计算机视觉算法自动识别数据点
- 手动校正:精确调整识别结果
- 颜色识别:基于颜色区分不同数据集
- 网格去除:智能消除图表背景网格线干扰
📥 超简单安装步骤(3分钟上手)
系统要求
- 操作系统:Windows/macOS/Linux 均可运行
- 浏览器:Chrome/Firefox/Safari/Edge 最新版
- 开发环境(可选):Node.js 14+ 和 npm
一键安装流程
- 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/web/WebPlotDigitizer
- 安装依赖
cd WebPlotDigitizer
npm install
- 启动应用
npm start
- 访问工具
在浏览器中打开http://localhost:3000即可使用
📊 实战教程:从图片到数据的完整流程
1️⃣ 导入图像文件
- 支持 PNG/JPG/PDF 等多种格式
- 拖拽文件到界面或点击"上传"按钮
- 支持多页 PDF 文件批量处理
2️⃣ 选择图表类型
根据你的图像类型,从侧边栏选择对应的图表类型:
- XY 坐标图:适用于常规散点图和折线图
- 极坐标图:处理雷达图等圆形图表
- 三元图:用于三组分相图分析
- 地图:地理信息相关图像
3️⃣ 坐标轴校准(关键步骤)
- 点击"校准坐标轴"按钮
- 在图像上标记坐标轴的四个角落
- 输入实际坐标值(支持线性和对数刻度)
- 预览校准效果并调整
4️⃣ 数据提取方式
自动提取
- 选择"自动检测"工具
- 调整颜色阈值匹配数据点
- 点击"运行检测"自动识别所有数据点
手动提取
- 使用"手动标记"工具逐个点击数据点
- 支持框选区域批量提取
- 提供橡皮擦工具修正错误点
5️⃣ 数据导出与应用
提取完成后,可将数据导出为多种格式:
- CSV:适用于 Excel、Origin 等表格软件
- JSON:便于编程处理和数据分析
- TXT:简单文本格式,通用兼容
- 直接复制到剪贴板
⚙️ 高级技巧:提升数据提取效率
🚀 批量处理多个图像
使用 Node.js 脚本实现批量处理:
node node_examples/batch_process.js
脚本位置:node_examples/batch_process.js
🎨 图像预处理技巧
- 调整对比度增强数据点可见性
- 使用网格去除工具消除背景干扰
- 裁剪图像保留关键区域,提高识别精度
📝 JSON 格式自定义
WebPlotDigitizer 支持自定义 JSON 格式导出,满足特定需求:
{
"version": [4, 2],
"axesColl": [],
"datasetColl": [],
"measurementColl": []
}
详细格式说明:docs/JSON_format_specification.md
❓ 常见问题解决
🔍 数据识别不准确怎么办?
- 检查坐标轴校准是否正确
- 尝试调整颜色阈值参数
- 使用手动修正工具微调数据点
💻 本地运行失败的解决方法
- 确保 Node.js 版本 >= 14
- 清除 npm 缓存后重新安装依赖:
npm cache clean --force
npm install
📄 支持哪些文件格式?
- 输入:PNG、JPG、GIF、PDF
- 输出:CSV、JSON、TXT、Excel
📚 资源与学习资料
官方文档
- 完整使用手册:docs/latex/userManual.pdf
- 开发指南:DEVELOPER_GUIDELINES.md
示例脚本
🎯 总结:释放图表数据价值
WebPlotDigitizer 凭借其强大的图表识别能力和友好的用户界面,成为科研人员和工程师的必备工具。无论是处理发表论文中的图表,还是分析实验数据图像,它都能帮你快速准确地提取有价值的数字数据。
👉 现在就开始你的数据提取之旅吧!只需几分钟,就能把静态图片转化为动态数据!
开源地址:WebPlotDigitizer 项目仓库
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
528
3.73 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
172
Ascend Extension for PyTorch
Python
338
401
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
353
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
883
590
暂无简介
Dart
768
191
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
139
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
246



