Если быстро и на коленке то:
1) подготавливаем специальным образом изображения удаляя ненужныю информацию:
и
2) получаем значения граничных линий сетки, цвета сетки и графиков для подготовленных изображений:
по x: 10 и 10000, по y: -25 и 10, сетка rgb(221,221,221), график rgb(0,0,255)
по x: 30 и 10000, по y: 90 и 132, сетка rgb(104,104,104), график rgb(150,255,0)
3) на питоне с помощью
PIL пишем код который будет получать по предоставленным данным координаты:
# -*- coding: utf-8 -*-
from math import log10, fabs
import Image
def check_pixel_colour(pixel, colour, delta=(0,0,0)):
'''сравниваем цвет пиксиля с эталонным цветом с погрешностью дельта'''
return (colour[0] - delta[0]) <= pixel[0] <= (colour[0] + delta[0]) and\
(colour[1] - delta[1]) <= pixel[1] <= (colour[1] + delta[1]) and\
(colour[2] - delta[2]) <= pixel[2] <= (colour[2] + delta[2])
def better_colour_value(pixels, colour):
'''из списка цветов выбираем более подходящий эталонному цвету'''
delta = 1024
better_pixel = None
for pixel in pixels:
current_delta = fabs(pixel[0] - colour[0]) +\
fabs(pixel[1] - colour[1]) +\
fabs(pixel[2] - colour[2])
if current_delta < delta:
delta = current_delta
better_pixel = pixel
return better_pixel
def get_border_grids(image, grid_colour):
'''
получаем номера пиксилей по оси x первой и последней линий сетки, по оси y верхней и нижней
данные пиксили соответствуют переданным граничным значениям сетки
'''
width, height = image.size
for x in xrange(width):
if check_pixel_colour(image.getpixel((x, 0)), grid_colour):
yield x
break
for x in xrange(width - 1, -1, -1):
if check_pixel_colour(image.getpixel((x, 0)), grid_colour):
yield x
break
for y in xrange(height - 1, -1, -1):
if check_pixel_colour(image.getpixel((0, y)), grid_colour):
yield y
break
for y in xrange(height):
if check_pixel_colour(image.getpixel((0, y)), grid_colour):
yield y
break
def get_linear_value(x, x1, x2, x1_value, x2_value):
'''получаем значение для текущего пикселя с учетом граничных значений сетки для линейной оси'''
k = (x2 - x1) / (x2_value - x1_value)
b = x1 - k * x1_value
return (x - b) / k
def get_log_value(x, x1, x2, x1_value, x2_value):
'''получаем значение для текущего пикселя с учетом граничных значений сетки для логорифмической оси'''
k = (x1 - x2) / (log10(x1_value) - log10(x2_value))
b = x1 - k * log10(x1_value)
return 10**((x - b) / k)
def process_graph(image_path, x1_value, x2_value, y1_value, y2_value, colour, delta, grid_colour):
'''получаем список координат графика на изображении'''
image = Image.open(image_path)
width, height = image.size
x1, x2, y1, y2 = get_border_grids(image, grid_colour)
coordinates = []
for x in xrange(width):
pixels = {}
for y in xrange(height):
pixel = image.getpixel((x, y))
if check_pixel_colour(pixel, colour, delta):
pixels[pixel] = y
if len(pixels) > 0:
y = pixels[better_colour_value(pixels.keys(), colour)]
x_value = get_log_value(x, x1, x2, x1_value, x2_value)
y_value = get_linear_value(height - y, height - y1, height - y2, y1_value, y2_value)
coordinates.append((x_value, y_value))
return coordinates
if __name__ == '__main__':
print process_graph('test_001.png', 10., 10000., -25., 10., (0,0,255), (10,10,50), (221,221,221))
print process_graph('test_002.png', 30., 10000., 90., 132., (150,255,0), (50,50,10), (104,104,104))
4) запускаем программу и получаем результаты для каждого пикселя по ox
