PlotDigitizer.comでグラフイメージからデータを自動抽出しよう！

PlotDigitizer.comへようこそ！グラフイメージからデータを自動的に抽出する方法を学びましょう。

目次

1. チュートリアルイントロダクション
2. 前のビデオで学んだ内容の復習
3. 自動抽出のためのグラフのキャリブレーション
4. データの抽出手順
5. カラーピッキング
6. マスクの追加
7. マスキングオプションの選択
8. アルゴリズムの選択
9. 抽出データの確認
10. 注意事項

チュートリアルイントロダクション

PlotDigitizer.comへようこそ！このビデオチュートリアルでは、グラフイメージからデータを自動的に抽出する方法を学びます。このチュートリアルは、PlotDigitizerの完全ガイドビデオシリーズの一部です。以前のビデオをまだご覧になっていない場合は、ぜひご覧ください。

前のビデオで学んだ内容の復習

以前のビデオで、手動モードでのデータ抽出は非常に手間がかかる作業であることを体験しました。データの自動抽出は時間と労力を節約できます。

自動抽出のためのグラフのキャリブレーション

まず、グラフのキャリブレーションを行いましょう。グラフのX1とX2のマーカーをドラッグして、既知のX座標が存在する位置に配置します。同様に、Y1とY2のマーカーも配置します。マーカーをドラッグする際には、ズームパネルを使用します。グラフがキャリブレーションされたことが確認できれば、ズームパネルの下にカーソルの座標が表示されます。

データの抽出手順

データの自動抽出をシンプルにするために、3つの手順に分けることができます。

ステップ1：カラーピッキング

データを抽出したいオブジェクトの色を選択します。例えば、このグラフで赤色の散乱点を抽出したい場合、メニューバーからカラーピッカーを使用して点の色を選択します。カラーピッキングの際には、ズームパネルを使用して正しい色を選択することをお勧めします。

ステップ2：マスクの追加

データを抽出したい領域にマスクを追加します。この例では、散乱点が占める領域全体にマスクを適用する必要があります。マスクにはペンマスクとボックスマスクの2種類あります。ペンマスクは曲線の抽出に適しており、より柔軟性があります。一方、ボックスマスクは散乱点などのオブジェクトが画像の大部分に広がっている場合に最適です。

ステップ3：アルゴリズムの選択

抽出したいデータに応じて、適切なアルゴリズムを選択します。PlotDigitizerには、クラスター、ポイント、曲線、ヒストグラムなどのさまざまなアルゴリズムが用意されています。抽出したいデータがポイントであるため、ポイントアルゴリズムを選択します。ただし、アルゴリズムはまだベータ版のため、微調整が必要な場合があります。

抽出データの確認

抽出したデータはデータセットテーブルで確認できます。ここでデータを保存し、次のステップに進みます。抽出したデータには、散乱点や曲線などが含まれます。次のビデオで他のアルゴリズムについて詳しく説明します。

注意事項

アルゴリズムはまだベータ版であるため、微調整が必要な場合があります。重なっているポイントなどの修正は手動で行うことができます。抽出データの正確性を確認するため、データセットテーブルを確認しましょう。

FAQ

Q: データの抽出には何種類のアルゴリズムがありますか？

A: PlotDigitizerには、クラスター、ポイント、曲線、ヒストグラムなどのさまざまなアルゴリズムがあります。抽出したいデータに応じて適切なアルゴリズムを選択することが重要です。

Q: アルゴリズムの正確性は保証されていますか？

A: アルゴリズムはまだベータ版のため、微調整が必要な場合があります。データの正確性を確認するため、データセットテーブルを確認し、必要に応じて手動で修正を行ってください。

Q: グラフイメージ以外の画像でもデータを抽出できますか？

A: はい、グラフイメージ以外の画像でもデータの自動抽出が可能です。サポートされている画像形式については、公式ドキュメントをご参照ください。

Q: データセットテーブルのデータをエクスポートできますか？

A: はい、データセットテーブルのデータはエクスポートできます。詳細については公式ドキュメントをご参照ください。

ハイライト

• グラフイメージからデータを自動的に抽出する方法を学びました。
• カラーピッキングやマスクの追加など、データ抽出のための手順を詳しく解説しました。
• アルゴリズムの選択やデータセットテーブルの確認方法についても説明しました。

参照：PlotDigitizer公式ドキュメント