 Serendipity
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c7ba14a81a
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Revert: pct改回T/255，T/2550会破坏暗图处理
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2026-05-08 16:08:47 +08:00 |
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Serendipity
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4dab42e932
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fix: pct计算改为T/2550
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2026-05-08 15:54:12 +08:00 |
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Serendipity
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1041a66270
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refactor: remove_small_objects用Otsu替代中位数25%
对连通域面积分布做Otsu自动找分界，不再拍脑袋定百分比
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2026-05-08 15:31:47 +08:00 |
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Serendipity
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34889647f8
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docs: 更新流程图，补充分割/后处理/统计/可视化步骤
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2026-05-08 10:33:04 +08:00 |
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Serendipity
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99c9d0263a
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feat: 简化版可视化拆分为6张独立图片
01_grid_overlay.png - 网格线叠加
02_col_projection.png - 列投影曲线
03_row_projection.png - 行投影曲线
04_histogram.png - 直方图+Otsu阈值
05_segmentation_raw.png - 逐格分割(后处理前)
06_post_processed.png - 最终二值图
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2026-05-08 10:08:00 +08:00 |
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Serendipity
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70790c1d3e
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refactor: 用户调整注释格式
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2026-05-08 09:58:57 +08:00 |
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Serendipity
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f95e3de5bd
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refactor: 恢复简化版所有详细行内注释
每函数、每关键行都有中文注释说明原理
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2026-05-08 09:55:38 +08:00 |
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Serendipity
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dae90a8de0
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feat: 简化版增加逐格分割+后处理+斑点统计
现在简化版也具备完整处理链：
网格划线 → 逐格Otsu → keep_largest_object → remove_small_objects → 统计
输出三栏图：网格/分割/后处理结果
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2026-05-08 09:40:37 +08:00 |
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Serendipity
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085c27c050
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refactor: 后处理阈值完全自动化，零人工参数
- keep_largest_object: 每格仅留最大块，不设最低门槛
- remove_small_objects: 统计全局面积中位数，<25%自动判定为噪声
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2026-05-08 08:57:48 +08:00 |
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Serendipity
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efc6704b14
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refactor: 后处理min_size改为格子面积百分比，自适应不同分辨率
keep_largest_object: 格子面积的1%
remove_small_objects: 格子面积的2%
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2026-05-08 08:54:47 +08:00 |
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Serendipity
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00836cd302
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refactor: 重写注释，统一风格
- 顶部docstring改为算法流程总览+各步骤详解
- 两个函数各配职责明确的注释
- 主流程三个步骤注释简洁
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2026-05-08 08:44:34 +08:00 |
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Serendipity
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e726e62c44
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refactor: 简化版用Otsu自适应百分比替代写死的10%
百分比 = T/255，自动根据图像数据推导，无需人为设定
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2026-05-08 08:40:45 +08:00 |
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Serendipity
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8e30fd585b
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feat: 简化版增加Otsu阈值分割
输出改为左右对比图（网格划线 vs Otsu分割）
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2026-05-08 08:23:16 +08:00 |
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Serendipity
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bad3635f0a
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feat: 原版增加斑点数量统计
输出检测到的有效斑点数、面积统计（最小/最大/均值/中位数）
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2026-05-07 22:09:13 +08:00 |
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Serendipity
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5a23b16a59
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docs: 更新算法步骤说明，去除不必要的路径信息
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2026-05-07 08:17:10 +08:00 |
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Serendipity
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ad8e5041f2
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feat: 简化版网格划分算法，适合课堂讲解
算法流程（仅划线，不分割）：
1. 彩色图转灰度图
2. 横/纵轴投影：每列/行灰度值求和
3. 阈值 X = (max-min) × 10%
4. 曲线减去 X，正=斑点，负=空隙
5. 过零点配对，中点即划线位置
与原版误差为0，代码带详细中文注释。
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2026-05-06 20:21:19 +08:00 |
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Serendipity
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b8a8ff2bc6
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feat: cDNA微阵列图像处理作业 - Python实现
实现内容：
- 网格划分：投影分析 + 自相关估周期 + 白顶帽去背景 + 质心提取
- 三种阈值分割：人工阈值、Otsu自动阈值、迭代阈值
- TV去噪（Chambolle投影算法）
- 后处理：去小连通域 + 保留最大连通域
- 完整可视化：网格叠加、阈值对比、收敛曲线、分割结果
参考MATLAB代码：NewGridAndCV/demo_GriddingAndCV.m
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2026-05-06 19:41:26 +08:00 |
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