docs: 更新README，新增Web应用和打包说明
- 新增Flask Web应用介绍和三种运行方式 - 新增PyInstaller打包流程 - 更新项目结构，包含web/、build_exe.py等 - 精简两版实现描述，突出各自特点 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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# cDNA 微阵列图像处理作业
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# cDNA 微阵列图像处理作业
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> 刘航宇 | 河南理工大学计算机学院 | 2026
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> 刘航宇 | 河南理工大学计算机学院 | 2026
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## 项目概述
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河南理工大学计算机学院图像处理课程作业。Python 实现 cDNA 微阵列图像的**网格划分**与**阈值分割**，配套 Web 可视化界面和 Windows 可执行文件（exe）。
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## 项目结构
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## 项目结构
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src/
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cDNA微阵列图像处理作业/
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├── cDNA_segmentation.py # 原版：网格划分 + 三种阈值分割 + TV去噪
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├── src/
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└── cDNA_gridding_simple.py # 简化版：仅网格划分，用于课堂讲解
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│ ├── cDNA_segmentation.py # 原版：网格划分 + 三种阈值分割 + TV去噪
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│ └── cDNA_gridding_simple.py # 简化版：仅网格划分，用于课堂讲解
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results/ # 原版输出（6张PNG）
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│
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results_simple/ # 简化版输出（网格叠加图 + 流程图）
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├── web/ # Flask Web 应用
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docs/
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│ ├── app.py # Flask 主程序
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└── gridding_simple_tutorial.md # 简化版逐行代码讲解教程
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│ ├── launcher.py # PyInstaller 打包入口
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│ ├── templates/index.html # 前端页面
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│ └── static/style.css # 样式文件
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├── build_exe.py # PyInstaller 打包脚本
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├── cDNA_Analyzer.spec # PyInstaller spec 配置
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├── flowchart.drawio # 算法流程图（用 Draw.io 打开）
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├── results/ # 原版输出图像（6张）
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├── results_simple/ # 简化版输出图像（6张）
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├── docs/ # 技术文档
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│ ├── cDNA 微阵列网格划分.md # 算法详解
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│ ├── 两版差异说明.md # 简化版 vs 原版对比
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│ └── 依赖库清单.md # Python 依赖
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├── cDNA图像处理实例/ # 课程示例数据
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└── 参考资料/ # MATLAB 参考代码 + 论文 PDF
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## 两个Python实现
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## 快速开始
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### 方式一：Windows 可执行文件（推荐）
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下载 `dist/cDNA_Analyzer.exe` 并双击运行，浏览器自动打开 `http://localhost:5000`，上传图像即可处理。
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### 方式二：Web 开发模式
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```bash
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cd web
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python app.py
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# 浏览器自动打开 http://localhost:5000
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```
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### 方式三：命令行脚本
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```bash
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# 简化版（课堂主讲，约150行）
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python src/cDNA_gridding_simple.py
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# 输出：results_simple/ 下 6 张图
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# 原版（完整实现，430行）
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python src/cDNA_segmentation.py
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# 输出：results/ 下 6 张图
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```
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## 两种 Python 实现
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### 简化版 `cDNA_gridding_simple.py`（课堂主讲）
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### 简化版 `cDNA_gridding_simple.py`（课堂主讲）
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@@ -27,16 +77,10 @@ docs/
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1. 灰度图 → 每列/行灰度值求和 → 投影曲线
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1. 灰度图 → 每列/行灰度值求和 → 投影曲线
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2. 阈值 X = (max - min) × 10%，曲线减去 X
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2. Otsu 求自适应百分比 = T/255
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3. 正 = 斑点，负 = 空隙 → 找过零点 → 配对取中点 → 划线
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3. 阈值 X = (max - min) × 百分比，曲线减去 X
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```
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4. 正 = 斑点，负 = 空隙 → 找过零点 → 配对取中点 → 划线
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5. 逐格 Otsu 分割 + keep_largest_object + remove_small_objects
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**运行**：
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```bash
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cd src
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python cDNA_gridding_simple.py
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# 输出：results_simple/gridding_simple.png
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```
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**特点**：
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**特点**：
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@@ -44,67 +88,69 @@ python cDNA_gridding_simple.py
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- 约 150 行代码，带详细中文注释
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- 约 150 行代码，带详细中文注释
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- 核心逻辑仅 30 行
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- 核心逻辑仅 30 行
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- 与原版网格线位置误差为 **0 像素**
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- 与原版网格线位置误差为 **0 像素**
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- `find_gap_lines` 函数：减阈值 → 判断正负 → 找过零点 → 配对空隙中点
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- 完全自动化，无需人工设定参数
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### 原版 `cDNA_segmentation.py`（完整实现）
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### 原版 `cDNA_segmentation.py`（完整实现）
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**包含模块**：
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| 模块 | 算法 | 参照 |
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| 模块 | 算法 | 依赖 |
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| 网格划分 | 投影 → 自相关 → 白顶帽 → Otsu → 质心 | numpy, scipy, skimage |
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| 网格划分 | 投影 → 自相关 → 白顶帽 → Otsu → 质心 | MATLAB `GriddingAndCV.m` |
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| 阈值分割 | 人工阈值、Otsu 自动阈值、迭代阈值 | 同上 |
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| 阈值分割 | 人工阈值、Otsu 自动阈值、迭代阈值 | — |
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| 去噪 | TV 全变分去噪（Chambolle 投影） | 同上 |
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| 去噪 | TV 全变分去噪（Chambolle 投影） | MATLAB `tvdenoise.m` |
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| 后处理 | 去小连通域、保留最大连通域 | 同上 |
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| 后处理 | 去小连通域、保留最大连通域 | MATLAB `choice.m` |
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**运行**：
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```bash
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cd src
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python cDNA_segmentation.py
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# 输出：results/ 下 6 张图
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**输出文件**：
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| 文件 | 内容 |
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| `result_gridding.png` | 网格划分：原图+投影曲线+直方图 |
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| `result_gridding_overlay.png` | 网格线叠加到原图 |
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| `result_threshold_compare.png` | 三种阈值方法（人工/Otsu/迭代）对比 |
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| `result_iterative_convergence.png` | 迭代阈值收敛曲线 |
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| `result_full_segmentation.png` | 全图逐块 Otsu 分割结果 |
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| `result_I_bw.png` | 最终二值图 |
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## 两版对比
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## Web 应用功能
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| | 简化版 | 原版 |
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- **图像上传**：支持 PNG、JPG、TIFF 等格式，最大 50MB
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- **自动处理**：网格划分 + 逐格分割 + 后处理
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| 功能 | 仅画网格线 | 网格 + 分割 + 去噪 |
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- **6 张可视化图表**：
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| 核心算法 | 加减乘除 | 自相关 + 形态学 + Otsu |
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1. 网格线叠加原图
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| 代码行数 | 150 | 430 |
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2. 列投影曲线
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| 检测网格线数 | 22×22 | 22×22 |
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3. 行投影曲线
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| 线条位置 | 42, 77, 112, … | 42, 77, 112, … |
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4. 灰度直方图 + Otsu 阈值
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| **误差** | **0 像素** | — |
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5. 分割结果（后处理前）
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6. 后处理结果
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- **统计信息**：检测到的斑点数、Otsu 阈值、网格尺寸等
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## 技术文档
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- `docs/gridding_simple_tutorial.md` — 简化版 190 行逐行讲解，含 ASCII 图解
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- `results_simple/flowchart.drawio` — 算法流程图，用 Draw.io 打开
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## 输入数据
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## 输入数据
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`cDNA.png`（820×820 RGB，来自 GEO 数据库 GSM16390，Cy3/Cy5 双色荧光）
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- `cDNA.png`（820×820 RGB，来自 GEO 数据库 GSM16390，Cy3/Cy5 双色荧光）
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- 23×23 斑点阵列，斑点间距约 35px，每斑点约 18px 宽
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## 打包说明
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使用 PyInstaller 将 Web 应用打包为单个 exe 文件：
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```bash
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python build_exe.py
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# 输出：dist/cDNA_Analyzer.exe（约 68MB）
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打包配置已优化，排除了 torch、pandas 等无关重量级包。
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## 运行环境
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## 运行环境
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Python 3.10 + numpy, scipy, scikit-image, matplotlib, Pillow
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- **Python**: `D:\ProgramData\anaconda3\envs\my_env`
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- **依赖**: numpy, scipy, scikit-image, matplotlib, Pillow, Flask
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## 参考文献
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## 参考文献
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- 芦碧波等. 低对比度 cDNA 图像分割的局部水平集方法. 中国图象图形学报, 2014.
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- 芦碧波等. 低对比度 cDNA 图像分割的局部水平集方法. 中国图象图形学报, 2014.
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- 芦碧波. 高污染基因芯片图像的网格划分. 河南理工大学学报, 2019.
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- 芦碧波. 高污染基因芯片图像的网格划分. 河南理工大学学报, 2019.
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## 仓库
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- **首选**（局域网 SSH）: `ssh://git@192.168.5.8:2222/Serendipity/cDNA-image-processing.git`
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- **备选**（外网 HTTPS）: `https://lhy-git.liuhangyv.top/Serendipity/cDNA-image-processing.git`
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Reference in New Issue
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