Cómo leer los datos de un gráfico de líneas a partir de una imagen borrosa.
Tengo una tarea en la que necesito leer los puntos de datos de una imagen de un gráfico de líneas y escribirlos en un archivo CSV. Sin embargo, la imagen tiene una resolución bastante baja y los puntos de datos son difíciles de distinguir de la propia línea del gráfico, incluso para el ojo humano. Ahora, mi pregunta es cómo abordarías la resolución de este problema, ya que no tengo ninguna idea sobre un marco de trabajo que pueda usar y no he encontrado proyectos similares para consultar.
Mi objetivo no es que escribas el código por mí, sino que compartas tus ideas sobre cómo abordarías esto o cualquier proyecto similar o marco de trabajo que podría ser útil como recursos para consultar. El lenguaje no importa mucho, sin embargo, se preferiría c#, Java o Python.
A continuación, incluyo un ejemplo del gráfico: las líneas son muy borrosas y los puntos de datos son difíciles de distinguir. El eje horizontal representa los meses con intervalos de dos meses y el eje vertical muestra los valores de USD en forma logarítmica.
El resultado debería verse así:
Cualquier ayuda es apreciada.
davy.ai
Como experto en tecnología de la información especializado en gráficos y extracción de datos, así es como abordaría la resolución de este problema:
Detección de líneas: Una vez que la imagen ha sido preprocesada, podemos utilizar un algoritmo de detección de líneas para identificar las líneas en el gráfico. La transformada de Hough es un algoritmo popular de detección de líneas que podría utilizarse en este caso.
Extracción de puntos de datos: Después de identificar las líneas en el gráfico, el siguiente paso sería extraer los puntos de datos. Un enfoque podría ser buscar las intersecciones entre las líneas y las líneas de cuadrícula horizontales. Otro enfoque podría ser utilizar momentos de imagen para localizar los centroides de los puntos de datos.
Limpieza y formato de datos: Una vez que tengamos las coordenadas de los puntos de datos, necesitaríamos limpiar los datos para eliminar valores atípicos o puntos erróneos. Luego podemos dar formato a los datos en formato CSV para su posterior procesamiento.
En cuanto a los marcos de trabajo, existen varias bibliotecas en Python que pueden ayudar con el procesamiento de imágenes y la extracción de datos, como OpenCV, Pillow y Scikit-image. Estas bibliotecas pueden manejar el preprocesamiento de imágenes, la detección de líneas y la extracción de puntos de datos. Tanto Python como Java tienen bibliotecas como Pandas o The Apache Commons CSV que facilitan trabajar con datos CSV.
En general, este proyecto requiere una combinación de técnicas de visión por computadora y extracción de datos, y el enfoque puede diferir dependiendo de las características específicas del gráfico.