测试

docs: 更新教程文档，去除不必要的路径信息
docs: 更新算法步骤说明，去除不必要的路径信息
2026-05-07 19:16:26 +08:00 · 2026-05-07 08:28:43 +08:00 · 2026-05-07 08:17:10 +08:00
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 # cDNA 微阵列图像处理作业
 > 刘航宇 | 河南理工大学计算机学院 | 2026
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+测试
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 ## 项目结构
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-# cDNA 微阵列网格划分 —— 简化版逐行代码讲解
+# cDNA 微阵列网格划分 —— 逐行代码讲解
 > 作者：刘航宇 | 河南理工大学计算机学院
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 ## 写在前面
 这篇教程将 **逐行** 讲解 `cDNA_gridding_simple.py` 的每一段代码。
-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）。
+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）。
 读完这篇文章，你会彻底理解：
 - 一张 cDNA 微阵列图像是怎么被自动划分成 22×22 个方格子的
- 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）
+- 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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 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。
 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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+![整体思路](gridding_simple.png)
 ![整体思路](images/overview_idea.png)
 怎么自动做到？核心思路只有一句话：
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 cDNA微阵列图像处理 —— 简化版网格划分
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-算法步骤（适合课堂讲解）：
+D:\ProgramData\anaconda3\envs\my_env\python.exe src/cDNA_gridding_simple.py
 算法步骤：
 1. 彩色图 → 灰度图
 2. 横轴投影：对每一列的所有像素灰度值求和 → 得到一条曲线
Author	SHA1	Message	Date
Serendipity	ad14755405	测试	2026-05-07 19:16:26 +08:00
Serendipity	918bdbf939	docs: 更新教程文档，去除不必要的路径信息	2026-05-07 08:28:43 +08:00
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