# Data Formulator 截图转图表

已真实读取原创CSV、独立Python重算并渲染数据结果；未调用Data Formulator模型。配图中的参考图为独立计算产物，不是伪造的工具界面。

1. 准备有真值的截图
先打开workshop-table.png，对照workshop.csv确认3行6个数值。图片是本包原创表格渲染，清晰版和模糊版用于观察提取差异。
python3 verify.py

2. 确认图片输入能力
在自己的Data Formulator版本选择截图输入路径。并非所有模型支持视觉，先确认配置支持图片；图片无法上传或模型拒绝时保留报错，不把CSV导入说成图片识别成功。


3. 先提取不画图
上传清晰表格，只要求输出三列，并写明待核对格子。对照CSV检查18、15、24、18、20、16；一个数字不对就停止下一步。


4. 挑战低清版本
另开输入使用模糊图，比较实际提取差异。若模型正确也记为本次正确；不要为展示失败伪造错数。人工核对后导出修正CSV。


5. 从已核对数据绘图
按workshop分类，registered和attended两组柱子，图例写报名/到场。不要在提取尚未确认时先生成漂亮图表。


6. 核对合计与比例
报名合计62、到场49；各场到场率约83.33%、75%、80%。本页独立Python结果来自CSV，未运行视觉模型，所以不能证明图片识别已经成功。
python3 analyze.py

7. 保存原图与纠错链
保留原PNG、模型实际提取表、修正CSV和最终图。下载包的清晰/模糊图只是输入素材，analysis.json是独立真值。


官方来源：https://github.com/microsoft/data-formulator/pull/31#issuecomment-2403652717