 Serendipity
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feat: 简化版算法流程图（draw.io格式）
用Draw.io打开 results_simple/flowchart.drawio 即可查看
涵盖10个步骤：读取→灰度→投影→阈值→减阈值→正负判断→过零点→配对→划线→输出
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2026-05-06 22:35:26 +08:00 |
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Serendipity
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docs: CLAUDE.md增加编码规范——禁止硬编码绝对路径
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2026-05-06 22:20:33 +08:00 |
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Serendipity
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docs: 简化版逐行代码讲解教程
190行代码逐一解析，含ASCII图解、数据流演示、课堂建议
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2026-05-06 22:10:18 +08:00 |
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Serendipity
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249779ae72
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docs: 重写README突出作业实现，新增CLAUDE.md
README: 以"我的Python实现"为中心，对比原版与简化版
CLAUDE.md: 项目概述、算法要点、文件结构
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2026-05-06 20:23:21 +08:00 |
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Serendipity
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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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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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