docs: 更新教程文档,去除不必要的路径信息
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# cDNA 微阵列网格划分 —— 简化版逐行代码讲解
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# cDNA 微阵列网格划分 —— 逐行代码讲解
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> 作者:刘航宇 | 河南理工大学计算机学院
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@@ -7,11 +7,11 @@
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## 写在前面
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这篇教程将 **逐行** 讲解 `cDNA_gridding_simple.py` 的每一段代码。
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目标读者是上《图像处理》课的同学,只要求你学过 Python 基础(列表、循环、numpy 数组)。
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目标读者是上《图像处理》课的同学,只要求学过 Python 基础(列表、循环、numpy 数组)。
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读完这篇文章,你会彻底理解:
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- 一张 cDNA 微阵列图像是怎么被自动划分成 22×22 个方格子的
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- 为什么这么简单的算法,结果能和原版完全一致(误差 0 像素)
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- 为什么这么简单的算法,结果能和原版老师发的示范MATLAB代码效果完全一致(误差 0 像素)
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@@ -20,8 +20,7 @@
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我们有一张 cDNA 芯片图像(820×820 像素),上面整齐排列着绿色的荧光斑点。
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目标:**画一个网格线,让每个斑点都被一个方框圈住**。
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怎么自动做到?核心思路只有一句话:
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@@ -305,8 +304,8 @@ is_positive = [False, True, True, True, False, True, True, True]
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位置: 0 1 2 3 4 5 6 7
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数值: -20 20 30 25 -22 15 40 18
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正负: False True True True False True True True
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↑ ↑ ↑ ↑
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变化(0→1) 变化(3→4) 变化(4→5)
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↑ ↑ ↑ ↑
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变化(0→1) 变化(3→4) 变化(4→5)
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```
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`is_positive[i] != is_positive[i-1]` 为 True 时,说明第 `i` 个像素处发生了正负翻转,也就是"跨过了零点"。
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@@ -339,7 +338,7 @@ is_positive = [False, True, True, True, False, True, True, True]
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```
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减阈值后的信号:
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───── + + + + ────── + + + + ────── + + + + ─────
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↑ 斑点 ↑ ↑ 斑点 ↑ ↑ 斑点 ↑
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↑ 斑点 ↑ ↑ 斑点 ↑ ↑ 斑点 ↑
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c1 c2 c3 c4 ...
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c1: 负→正 (进入第一个斑点) ← 开头是负,跳过它
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