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# CLAUDE.md — cDNA微阵列图像处理作业
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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。用Python实现cDNA微阵列图像的网格划分与阈值分割。
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## 项目结构
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src/
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├── cDNA_segmentation.py ← 原版：完整处理流程
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└── cDNA_gridding_simple.py ← 简化版：仅划线，用于课堂讲解 ★
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results/ ← 原版输出（6张图）
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results_simple/ ← 简化版输出（1张图）
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cDNA图像处理实例/数据/cDNA/ ← 输入图像 + MATLAB示例
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参考资料/NewGridAndCV/ ← MATLAB参考实现
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## 两个Python实现
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### 简化版 (`cDNA_gridding_simple.py`) — 课堂主讲
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- 算法：投影求和 → (max-min)×10%阈值 → 过零点配对 → 划线
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- 约150行，带详细中文注释，适合课堂讲解
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- 输出：`results_simple/gridding_simple.png`
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- **与原版网格线位置完全一致（误差0像素）**
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### 原版 (`cDNA_segmentation.py`) — 完整实现
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- 网格划分：自相关+白顶帽+Otsu+质心（参照MATLAB `GriddingAndCV.m`）
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- 三种阈值分割：人工阈值、Otsu、迭代阈值
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- TV去噪（Chambolle投影算法，参照 `tvdenoise.m`）
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## 算法要点
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简化版核心逻辑（`find_gap_lines`函数）：
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- 减阈值后：正=斑点区域，负=空隙
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- 过零点交替出现：+→-（离开斑点），-→+（进入下一个斑点）
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- 配对"离开→进入"，中点=空隙中央=划线位置
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## 输入数据
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- `cDNA.png`：820×820 RGB，23×23斑点阵列，Cy3/Cy5双色荧光
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- 斑点间距约35px，每斑点约18px宽
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## 运行环境
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Python：`D:\ProgramData\anaconda3\envs\my_env`
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依赖：numpy, scipy, scikit-image, matplotlib, Pillow
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## 仓库
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Gitea: `ssh://git@192.168.5.8:2222/Serendipity/cDNA-image-processing.git`
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