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在进行科研或者学习的过程中，总是要对别人的试验或者模型进行模拟用来矫正自己的模型，然而在进行结果分析的过程中却没有办法得到别人论文中的原始数据，于是就需要提取论文图片中的数据用来与自己分析结果进行比对。而Hysteration则就是一个用来将图片中的滞回曲线提取出来的小工具，至于开发原因，就是因为本人太懒了，懒得以至于不想再对已经PS调整好的图片还要用十字光标描点。经过一个下午的努力，终于开发了Hysteration小工具。
下载安装
软件以两种形式发布：exe和pyc形式，exe形式可以直接在Windows(x64)系统运行，不需要安装额外库文件。pyc文件可以在Windows、MacOS以及Linux下运行，pyc文件为Python可执行文件，在安装Python(v3.5)后需要安装Numpy和Opencv两个库。
下载最新版请到Hysteration Change Log
使用教程
在使用Hysteration工具之前，首先要对论文图片的原始数据进行处理，简单的PS操作可以将图片进行下面的转换：
滞回曲线提取工具
- 将坐标轴用红色表示出；
- 将滞回曲线转换为黑色，如果是灰色需要保证灰度大于127；
- 将右侧的图片保存为Img.png
将已经处理好的Img.png图片与Hysteration工具放在同一个目录下，打开Hysteration工具，我们以下图作为试验：
滞回曲线提取工具
保证图片为png格式且名称为Img：
滞回曲线提取工具
打开Hysteration工具并将图片中红色坐标轴的原点、X轴端点和Y轴端点输入(坐标之间使用空格隔开)：
滞回曲线提取工具
在下处理完成之后会生成一个Img.csv文件，csv文件包含图片中滞回曲线所构成的点集，打开csv文件，选择散点图：
滞回曲线提取工具
绘制可以得到下面的离散点的滞回曲线，由于取样比较密集，因此和实际曲线非常接近：
滞回曲线提取工具
下图给出了坐标点输入的顺序：
滞回曲线提取工具
PS:欢迎报告软件存在的bug或者兼容性问题
