智能数据图提取工具 | 昆明理工大学铁性薄膜实验室

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2 标定坐标轴

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🔴 X 轴 — 拖红竖线对齐刻度

左 X₁=右 X₂= log

🟢 Y 轴 — 拖绿横线对齐刻度

下 Y₁=上 Y₂= log

3 画刷圈选 & 智能识别

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① 数据类型

📈

连续曲线

⚬

散点

🔁

回线 / 多值曲线

② 🖌️ 画刷圈出数据区域

画刷大小

25

按住鼠标在数据点/曲线上涂抹。[ ] 或 - = 调整大小，Ctrl+Z 撤销。

③ 多特征自主学习 🧬

学习完成后自动进入预览，拖动下方滑块实时看效果，满意后取消勾选预览即写入数据。

🎨 颜色匹配

匹配严格度1.2

颜色匹配阈值。调小=只认非常接近学习色的像素（更精准、点偏少）；调大=容忍更多颜色变化（点偏多、可能混入杂色）。

✂️ 形态处理（点线分离）

腐蚀强度1

吃掉细连接线、保留方块点的核心。点+线图调高（2-3）效果好；纯散点（无线）设 0。漏点多就调小，线没断就调大。

长宽比阈值3.5

超过此长宽比的斑块视为线段/噪声丢弃。方块点≈1，调大=保留更多细长斑块；调小=更严格剔除线残留。

📐 尺寸过滤

启用尺寸/长宽比过滤

分割重叠散点（分水岭）

尺寸容忍4

点面积相对中位数的允许倍数。调小=只保留大小统一的点（更严格）；调大=容忍大小不一的点（更宽松）。

最小点像素3

面积小于此值的斑块直接丢弃（噪声过滤）。点很小就调小，有大块噪声就调大。

点间最小距离0

两个识别点小于此距离则合并为一个（去重）。0=不去重。散点密集重叠时调大可去除分裂产生的重影点。

〰️ 曲线参数

多色自动分系列输出

采样密度150

曲线平滑2

🎯 预览模式（实时调参，满意后再确认）

刷选→学习→识别

4 微调与导出 (0)

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📊 智能数据图提取工具

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