开源科研图表数据提取工具SciDataExtractor

在科研工作中，处理图表数据是一项常见任务。为了帮助科研人员更高效地从图表中提取数据，开发者创建了一个开源工具——SciDataExtractor。这个工具能够将静态图表图片转换为可编辑的Excel数据，极大地简化了数据处理流程。

SciDataExtractor基于FastAPI和React开发，结合了计算机视觉和AI技术，能够精准地识别图表中的曲线数据。它支持交互式坐标校准和HSV颜色提取，并具备AI数据清洗与断点修复功能，有效去除噪点并补全曲线，从而辅助科研人员进行高效的数据分析。

工具的主要功能是利用OpenCV（HSV颜色空间）进行分割，提取图片中特定颜色的曲线数据，然后描点，最终输出到Excel文件中。此外，SciDataExtractor还加入了AI数据清洗、修复和平滑功能，尽管在复杂情况下效果可能不如手工绘制，但对于大多数常规图表，它已经足够好用。

工具的一个亮点是支持手工绘制，如果自动识别效果不佳，用户可以手动描点并调整平滑度，以获得更准确的数据。根据测试，设置50的颜色容差通常可以大致勾勒出曲线轮廓，如果需要更高的精度，可以手动调整几个关键点。

SciDataExtractor还可以在Origin中复现，工具能够识别特定颜色的RGB，用户可以在Origin中直接设置相同的颜色进行数据处理。这个工具对于需要进行大量图表数据提取的科研人员来说，无疑是一个非常有用的资源。SciDataExtractor的开源地址为：yyy-OPS/SciDataExtractor，欢迎科研人员使用和贡献。