我正在寻找一种从GC或HPLC色谱图中提取信息的方法。色谱图如下所示：
我不是很专心于图像处理/分析，因此我正在寻找一种工具/算法来从这些色谱图中提取峰的长度（如果可能，还包括峰的表面）。解决方案可以使用Python或C＃。
提前致谢。
参考方案
我已经编写了一些快速的python代码，这些代码将从图像文件中提取色谱图（或任何单值）数据。
它具有以下要求：
图像干净（无文本或其他数据）。
曲线是单值的，即。曲线像素宽度为1（如果没有此设置，它将仍然有效，但始终取最大值）。
比例是线性的。
这非常简单，只需遍历图像的每一列并以第一个黑色值作为数据点即可。它使用PIL。这些数据点最初位于image坐标系中，因此需要重新缩放为数据坐标系，如果所有图像共享同一轴，这很简单，否则需要在每个图片的基础上（自动化会更多）。
下图显示了我提取图像的位置（删除了文本）以进行处理（非粉红色区域），因此，为了进行重新缩放，我们只将数据坐标系中的白框区域取为：x_range = 4.4 - 0.55，，x_offset = 0.55和y_range = 23000 - 2500。
这是用pyplot重新绘制的提取数据：
这是代码：
import Image
import numpy as np
def get_data(im, x_range, x_offset, y_range, y_offset):
x_data = np.array([])
y_data = np.array([])
width, height = im.size
im = im.convert('1')
for x in xrange(width):
for y in xrange(height):
if im.getpixel((x, y)) == 0:
x_data = np.append(x_data, x)
y_data = np.append(y_data, height - y)
break
x_data = (x_data / width) * x_range + x_offset
y_data = (y_data / height) * y_range + y_offset
return x_data, y_data
im = Image.open('clean_data_2.png')
x_data, y_data = get_data(im,4.4-0.55,0.55,23000-2500,2500)
from pylab import *
plot(x_data, y_data)
grid(True)
savefig('new_data.png')
show()
将数据作为numpy数组后，可以使用许多选项来查找峰及其下的相应区域（有关某些方法，请参见this讨论）。噪声是一个大问题，因此通常的方法是对数据进行卷积以消除噪声（如果峰很尖，则可以设置阈值），然后进行区分以找到峰。要查找峰下面积，您可以对峰区域进行数值积分。
我做了一些假设，并编写了一些简单的代码（如下），以说明一种可能的方法。我对数据进行了阈值处理，因此只有5000个以上的峰可以保留，然后我们遍历数据以查找峰，并使用空中飞人规则y_offset = 2500查找每个峰下的面积。峰重叠的区域在重叠点被分开（我怀疑这是标准的..）。同样，此代码将仅识别出局部最大值的峰（将不会检测到肩峰）。我将结果绘制成图形，在相应的峰位置写入每个峰的面积值：
def find_peak(start, grad):
for index, gr in enumerate(grad[start:]):
if gr < 0:
return index + start
def find_end(peak, grad):
for index, gr in enumerate(grad[peak:]):
if gr >= 0:
return index + peak + 1
def find_peaks(grad):
peaks=[]
i = 0
while i < len(grad[:-1]):
if grad[i] > 0:
start = i
peak_index = find_peak(start, grad)
end = find_end(peak_index, grad)
area = np.trapz(y_data[start:end], x_data[start:end])
peaks.append((x_data[peak_index], y_data[peak_index], area))
i = end - 1
else:
i+=1
return peaks
y_data = np.where(y_data > 5000, y_data, 0)
grad = np.diff(y_data)
peaks = find_peaks(grad)
from pylab import *
plot(x_data, y_data)
for peak in peaks:
text(peak[0], 1.01*peak[1], '%d'%int(peak[2]))
grid(True)
show()
此时，无论采用哪种方法，都需要对数据进行假设（虽然我确实做不到这一点！尽管我在上面做过一些！），如何处理重叠峰？等等。我敢肯定色谱法中有标准方法，所以实际上您需要先检查一下。希望这可以帮助！
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