Serendipity
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新增 core/src/decoder/ 模块（9 文件，~1500 行）： - bch.rs: BCH(15,5)+BCH(18,6) 查表解码（32+64 有效码字，t≤3） - format.rs: 从矩阵读取格式信息(EC+掩码)+版本信息（2 副本容错） - extract.rs: 逆向蛇形排列提取数据码字 - deinterleave.rs: 逆向 RS 数据交错 - rs_decode.rs: RS 纠错流水线（伴随式→BM→Chien→Forney） - mode_decode.rs: 逆向 4 种编码模式（数字/字母/字节/汉字 Shift JIS） - detect.rs: 定位图案检测（1:1:3:1:1 比例+交叉验证+聚类） - image.rs: 图像加载+灰度二值化（PNG/JPEG/WebP） - mod.rs: 顶层 API（decode_image + decode_matrix） 修改已有文件： - core: galois.rs 表 pub(crate), 新增 poly_eval(); reed_solomon 公开内部函数 - cli: 新增 --decode <file> 解码模式 - web: 新增 POST /api/decode（multipart file upload） 测试: 72 passed (58 原有 + 14 新增 decoder 测试)
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1.0 KiB
Rust
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Rust
//! 图像加载与二值化
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//!
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//! 使用 `image` crate 加载 PNG/JPEG/WebP，转为灰度再二值化为布尔矩阵。
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/// 从图像字节加载并二值化
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///
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/// 步骤：解码 → 灰度 → 按中位数阈值二值化
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pub(crate) fn load_and_binarize(bytes: &[u8]) -> Result<Vec<Vec<bool>>, String> {
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let img = image::load_from_memory(bytes).map_err(|e| format!("图像解码失败: {e}"))?;
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let gray = img.to_luma8();
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let (w, h) = gray.dimensions();
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let width = w as usize;
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let height = h as usize;
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// 计算中位数阈值
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let mut all_pixels: Vec<u8> = gray.iter().copied().collect();
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all_pixels.sort_unstable();
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let threshold = all_pixels[all_pixels.len() / 2];
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// 二值化：像素 < 阈值 → true（暗模块），否则 false（亮模块）
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let matrix: Vec<Vec<bool>> = (0..height)
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.map(|y| {
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(0..width)
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.map(|x| gray.get_pixel(x as u32, y as u32).0[0] < threshold)
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.collect()
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})
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.collect();
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Ok(matrix)
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}
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