自动检测散点图中的不同区域，然后提取并使用特定区域进行进一步绘图。

要实现自动检测散点图中的不同区域，并提取和使用特定区域进行进一步绘图，可以使用图像处理和机器学习的方法。下面是一个使用Python和OpenCV库的示例代码，用于实现此功能：

import cv2
import numpy as np

# 加载散点图图像
image = cv2.imread('scatter_plot.png')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行图像二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 执行形态学操作，提取散点图中的区域
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

# 寻找散点图中的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制每个区域的矩形边界
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# 显示提取的区域和绘制的矩形
cv2.imshow('Extracted Regions', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，假设散点图图像为scatter_plot.png。首先加载图像并将其转换为灰度图像，然后进行图像二值化处理。接下来，使用形态学操作，如开运算，以提取散点图中的区域。然后，使用findContours函数找到区域的轮廓，并使用boundingRect函数获取每个区域的矩形边界。最后，绘制矩形边界并显示提取的区域和绘制的矩形。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现方法可能因散点图的特点而有所不同。根据实际情况，您可能需要调整图像处理和形态学操作的参数，以获得最佳的结果。