WebPlotDigitizer 是一款基于计算机视觉的开源工具，用于从图表图像中提取数值数据。本文介绍了该工具的部署步骤，包括环境准备、依赖安装及服务启动。内容涵盖了 XY 坐标图、极坐标图、三元相图等多种场景的数据提取方法，并提供了图像预处理、坐标轴校准及参数调整等提升精度的技巧。最后总结了从图像加载到结果导出的完整工作流程及常见错误避免指南，帮助用户实现高效的数据自动化提取。
科研工作者和技术人员经常面临这样的困境：论文中精美的图表包含了重要数据，却难以快速获取其中的数值信息。手动记录不仅耗时耗力，还容易出错。WebPlotDigitizer 通过智能算法实现数据的自动化提取。
首先确保你的系统已安装 Node.js 和 npm，然后通过以下命令获取项目源码：
git clone https://github.com/ankane/WebPlotDigitizer
进入项目目录后，执行依赖安装：
cd WebPlotDigitizer/app
npm install
执行构建脚本完成功能编译：
./build_js.sh
启动 Web 服务器：
cd ../webserver
go run main.go
在浏览器中输入 http://localhost:8080 即可开始使用。
面对常见的笛卡尔坐标系图表，通过定义 X 轴和 Y 轴的坐标范围，WebPlotDigitizer 能够精准识别曲线上的数据点。无论是简单的线性关系还是复杂的非线性函数，都能轻松应对。
针对雷达图和极坐标图表，工具提供了角度和半径的双重校准机制，确保数据提取的准确性。
在材料科学和化学领域，三元相图的数据提取一直是个难题。WebPlotDigitizer 支持正三角形和倒三角形两种校准方式，满足不同需求。
对于包含地理信息的图像，工具能够识别地图坐标系，提取地理位置数据。
通过内置的脚本功能，可以实现多个图表的连续处理，大幅提升工作效率。
在上传图像前，建议进行适当的预处理：调整对比度、去除噪点、增强关键区域清晰度。这些操作虽然简单，却能显著提高后续数据提取的准确率。
选择参考点时，务必选择图像中明确标注的坐标位置。多次校准和验证能够确保坐标转换的精确性。
根据图像特点调整检测参数：对于密集曲线可适当降低敏感度，对于稀疏点阵则可提高识别精度。
将目标图表图像拖放到指定区域，或通过文件选择功能上传。建议使用高分辨率原始图像以获得最佳效果。
在图像上选择 2-4 个已知坐标点进行校准。这一步是确保数据准确性的关键。
根据图表特点选择合适的提取模式：手动模式适合精确控制，自动模式适合规律性强的曲线，区域提取则适用于复杂图案。
生成 CSV、JSON 等格式的数据文件，可直接用于后续的数据分析和可视化。
避免使用经过压缩的低质量图像，尽量选择原始分辨率图表。图像模糊或失真会直接影响数据提取精度。
选择坐标轴上明确标注的点作为参考，避免选择估计值或模糊位置。
提取完成后，通过已知数据点进行验证，确保结果的可靠性。
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