WebPlotDigitizer 是一款基于计算机视觉的图表数据提取工具，支持 XY 坐标、极坐标、三元图及地图等多种图表类型的数据解析。用户需搭建 Node.js 和 Go 环境运行本地服务，通过图像加载、坐标校准、模式选择及结果导出完成数据提取。文章介绍了安装步骤、核心功能、操作流程、精度优化技巧及常见问题解决方案，旨在帮助科研人员和工程师高效完成图表数据数字化工作。
WebPlotDigitizer 是一款计算机视觉辅助工具，能够帮助用户从各种图表图像中提取精确的数值数据。无论是科研人员从论文图表获取实验数据，还是工程师从技术报告提取趋势曲线，该工具都能完成数据转换。
在开始使用之前，需要确保系统环境准备就绪。建议 Node.js 版本为 v14 或更高版本：
node -v
npm -v
如果未安装，Ubuntu 用户可以通过以下命令快速安装：
sudo apt update && sudo apt install nodejs npm
第一步：获取项目源码
git clone https://github.com/ankane/webplotdigitizer
第二步：安装必要依赖
cd webplotdigitizer/app
npm install
第三步：构建应用程序
./build_js.sh
第四步：启动本地服务
cd ../webserver
go run main.go
完成以上步骤后，打开浏览器访问 http://localhost:8080 即可开始使用。
适用于大多数科研论文中的曲线图。在图像上定义 X 轴和 Y 轴的坐标范围，工具就能自动识别并提取曲线上的所有数据点。
针对雷达图、极坐标图设计，通过角度和半径的双重校准，确保数据提取的精确性。
在化学、材料科学领域广泛应用，支持正三角形和倒三角形两种不同的校准方式。
从地理图像中提取位置数据，适用于 GIS 分析和地理信息处理。
通过拖放或文件选择上传图表图片。建议使用高分辨率图像，以获得更精确的提取结果。
在图像上选择 2-4 个已知坐标点进行校准。这一步很关键，坐标点选择得越准确，最终的数据提取结果就越可靠。
根据图表特点，可以选择手动提取、自动提取或区域提取三种模式。对于复杂图表，建议采用分区域提取策略。
工具支持多种数据导出格式，包括 CSV、JSON 等，可直接导入到 Excel、MATLAB 或其他分析软件中。
在使用工具前，可以先对图像进行预处理：调整对比度、去除噪点、增强线条清晰度。
不要满足于一次校准，多次校准并对比结果，选择最准确的参考点组合。
利用项目提供的 Node.js 示例脚本，可以实现多个图表的连续处理，大幅提升工作效率。
如果启动时提示端口 8080 被占用，可以修改 webserver/settings.json 中的端口配置，或者使用其他可用端口。
如果遇到构建问题，可以尝试清理并重新安装依赖：
cd app
rm -rf node_modules
npm install
./build_js.sh
WebPlotDigitizer 的项目结构设计清晰合理：
建立标准化的数据处理流程：图像准备 → 坐标校准 → 数据提取 → 结果验证。每个环节都有明确的质量标准，确保每次操作都能获得可靠的结果。
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