matlab提取图片中曲线的数据.pdf

在MATLAB中，提取图片中曲线的数据是一项常见的任务，尤其在图像分析和处理领域。本文将详细介绍如何通过MATLAB的图形用户界面（GUI）和函数来实现这一过程，同时涵盖一些基本的图形操作和数据处理技巧。 我们讨论一些基本的MATLAB图形命令： 1. `clf`：清除当前figure窗口中的所有内容，但不会关闭figure窗口。 2. `figure`：创建一个新的figure窗口。 3. `close`：关闭指定的figure窗口。 4. `close all`：关闭所有打开的figure窗口。 5. `title('标题')`：在图形上添加标题。 6. `text(x, y, '文字')`：在指定的(x, y)位置添加文本字符串。 7. `view(2)` 和 `view(3)`：分别用于切换到二维和三维视图。 8. `grid on`：在图形上显示网格线。 9. `hold on`：保持当前图形，允许在同一窗口中绘制多个图形。 10. `xlabel('文字')`, `ylabel('文字')`, `zlabel('文字')`：分别为X、Y、Z轴添加标签。 11. `axis('square')`：使坐标轴长度相等。 12. `axis([a, b, c, d, e, f])`：设定坐标轴的显示范围。 13. `plot(x, y, ':dm')`：绘制xy图，虚线（':')，菱形标记（'d'），洋红色（'m'）。 对于数据拟合，MATLAB提供了`polyfit`函数，例如： ```matlab p = polyfit(x, y, m); ``` 这将使用m次多项式对x和y进行拟合，并返回多项式系数p。 为了获取拟合曲线上的点，可以使用`polyval`函数： ```matlab xi = 1:0.1:10; yi = polyval(p, xi); ``` 这将在区间[1, 10]上计算多项式p的值。 此外，MATLAB支持两种类型的功能定义： 1. **内联函数**（Inline Function）： ```matlab fun = inline('x^2+5', 'x'); ``` 定义了一个x的平方加5的内联函数。 2. **匿名函数**（Anonymous Function）： ```matlab fun = @(x) x^2; ``` 这是一个x的平方的匿名函数。 `feval`函数用于调用上述定义的函数，例如： ```matlab feval(fun, 4) 或者 fun(4) ``` 寻找函数最大值和最小值可以使用内置的`max`和`min`函数： ```matlab y = [5, 7, 8, 33545, 0]; max_y = max(y); % 最大值 min_y = min(y); % 最小值 ``` 现在，让我们专注于从图片中提取曲线数据。读取图像： ```matlab y = imread('d:\一般图像.jpg'); imshow(y); ``` 然后最大化figure窗口以便更好地选取点： ```matlab set(gcf, 'outerposition', get(0, 'screensize')); ``` 接下来，选取图像边界点： ```matlab [x0, y0] = ginput; ``` 之后选取曲线上的点： ```matlab [x1, y1] = ginput; ``` 由于图像坐标可能与实际坐标不同，需要进行坐标转换： ```matlab x1 = (x1 - min(x0)) * 350 / (max(x0) - min(x0)) + 375; y1 = (y1 - max(y1)) * 3.5 * 10^5 / (min(y0) - max(y0)); ``` 绘制选取的点并设定坐标范围： ```matlab plot(x1, y1, 'k.', 'Markersize', 5); axis([400, 700, 0, 350000]); set(gcf, 'outerposition', get(0, 'screensize')); ``` 另一种方法是使用`find`函数找到特定像素的颜色变化，但这里未给出具体代码，通常会结合`imread`和`imshow`与图像处理函数一起使用。 MATLAB提供了丰富的图形处理和数据分析工具，使得从图像中提取曲线数据变得相对简单。通过熟练掌握这些基础命令和技巧，可以高效地完成图像数据的提取和分析。