求可数字化带多线条、双轴及龙卷风形轴的圆形图表的Python模块

• 先做图像预处理：这类特殊图表第一步得把图像“理干净”，用OpenCV就能搞定——裁剪掉无关边框，用cv2.GaussianBlur()降噪，再通过cv2.threshold()做二值化，把线条、轴的轮廓凸显出来，方便后续识别。
• 锚定刻度建立数值映射：因为是双轴+龙卷风形径向轴，得手动标记几个关键刻度的像素位置（比如内外轴的0点、最大值点），然后自己写映射函数，把像素的径向距离、角度位置转换成实际数值。比如径向方向，内轴的像素距离对应一组数值，外轴对应另一组；角度方向按图表刻度划分对应区间。
• 按颜色分离多线条数据：针对不同颜色的线条，用cv2.inRange()指定每个颜色的RGB阈值，把单条线的像素点单独提取出来。比如红色线条就设红色的阈值区间，过滤出对应像素后，再把这些像素坐标转换成对应轴的实际数据，注意区分每条线对应的是内轴还是外轴，别搞混映射关系。
• 工具组合与验证：
  • 图像处理用OpenCV+scikit-image，足够应对这类特殊图表的识别需求
  • 坐标转换靠numpy做数值计算，自己实现极坐标和像素坐标的转换逻辑
  • 提取完数据后，用matplotlib画个极坐标图和原图对比，验证数据准确性

内容的提问来源于stack exchange，提问作者datawiz