微生物菌落计数器

一个功能强大的微生物培养皿菌落自动计数工具，具有直观的图形界面和精确的图像处理算法。

✨ 功能特点

• 🖼️ 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP、TIFF等多种图片格式
• 🔍 智能计数：基于OpenCV的先进图像处理算法自动检测和计数菌落
• ⚙️ 参数调节：提供丰富的参数调整选项，适应不同类型的培养皿
• 🎯 区域选择：支持手动选择统计区域（矩形/圆形），可拖拽调整
• 🧫 培养皿检测：自动检测培养皿圆形区域，排除背景干扰
• 📊 实时显示：处理过程中实时显示二值化和计数结果
• 💾 结果保存：可保存包含原始图片、二值化图片和计数结果的统计报告
• 🎨 美观界面：精心设计的用户界面，操作直观简单

🚀 快速开始

方法一：直接运行（需要Python环境）

1. 安装依赖

   pip install -r requirements.txt

2. 运行程序

   python main.py

方法二：使用打包的可执行文件（推荐）

1. 打包程序

   python build.py

2. 运行可执行文件

   • Windows: 双击 dist/微生物菌落计数器.exe
   • macOS/Linux: 运行 dist/微生物菌落计数器

方法三：优化打包（减小文件大小）

使用虚拟环境 + Nuitka + UPX 的优化方案：

python nuitka_build.py

或者使用新的优化脚本（推荐）：

python optimize_build.py

📖 使用指南

基本操作流程

1. 选择图片：点击"选择图片"按钮，选择培养皿图片文件
2. 调整参数：根据图片特点调整各项参数
3. 选择区域（可选）：点击"选择区域"手动指定统计范围
4. 处理图片：点击"处理图片"开始分析
5. 查看结果：查看计数结果和统计信息
6. 保存结果（可选）：点击"保存结果"保存统计报告

参数说明

1. 图像预处理

• 高斯模糊核大小：去噪参数，建议3-15之间的奇数
• 二值化方法：
  • 手动阈值：手动设置阈值
  • 自适应阈值：自动适应图片亮度变化

2. 培养皿检测

• 自动检测培养皿圆形区域：启用后只统计培养皿内的菌落

3. 菌落过滤

• 最小面积：过滤掉过小的噪点
• 最大面积：过滤掉过大的非菌落物体
• 边缘距离：避免统计边缘附近的菌落

手动选择区域

1. 点击"选择区域"按钮
2. 选择形状（圆形/矩形）
3. 在图片上拖拽选择区域
4. 确认选择后开始处理

🛠️ 开发环境

系统要求

• Python: 3.7+
• 操作系统:
  • Windows 7/8/10/11
  • macOS 10.12+
  • Linux (Ubuntu 16.04+)

依赖包

opencv-python>=4.5.0
numpy>=1.19.0
Pillow>=8.0.0
pyinstaller>=4.0.0  # 仅打包时需要

安装开发环境

# 克隆项目
git clone <repository-url>
cd colony-counter

# 创建虚拟环境（推荐）
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# 或
venv\Scripts\activate     # Windows

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

📦 项目打包

自动打包

运行打包脚本：

python build.py

手动打包

使用PyInstaller：

pyinstaller --onefile --windowed --name "微生物菌落计数器" main.py

优化打包（减小文件大小）

使用Nuitka和UPX的优化方案：

python optimize_build.py

该方案通过以下方式减小文件大小：

1. 使用独立虚拟环境，只安装必要的运行依赖
2. 使用Nuitka编译替代PyInstaller打包，提高执行效率
3. 使用UPX压缩进一步减小可执行文件大小

打包选项说明

• --onefile: 打包成单个可执行文件
• --windowed: 隐藏控制台窗口（GUI应用）
• --name: 指定可执行文件名称

🏗️ 项目结构

colony-counter/
├── main.py              # 主程序文件
├── build.py             # 打包脚本
├── nuitka_build.py      # 优化打包脚本 (旧版)
├── optimize_build.py    # 优化打包脚本 (推荐)
├── requirements.txt     # 依赖列表
├── README.md           # 项目说明
├── 使用说明.txt         # 生成的使用说明
└── dist/               # 打包输出目录
    └── 微生物菌落计数器.exe  # 可执行文件

🔧 技术实现

• GUI框架: Tkinter
• 图像处理: OpenCV + NumPy
• 打包工具: PyInstaller/Nuitka
• 图像显示: PIL (Pillow)

核心算法

1. 图像预处理: 高斯模糊去噪
2. 二值化: 手动/自适应阈值分割
3. 形态学处理: 轮廓检测和过滤
4. 几何分析: 面积和位置过滤
5. 结果可视化: 轮廓标记和编号

🤝 贡献指南

欢迎提交Issue和Pull Request！

开发流程

1. Fork本项目
2. 创建特性分支: git checkout -b feature/AmazingFeature
3. 提交更改: git commit -m 'Add some AmazingFeature'
4. 推送分支: git push origin feature/AmazingFeature
5. 创建Pull Request

📄 许可证

本项目采用MIT许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

📞 联系方式

• 项目维护者: [Zhaohui Cai]
• 邮箱: [[email protected]]

🙏 致谢

• OpenCV社区提供的优秀图像处理库
• Python科学计算生态系统
• grok-code-fast-1

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