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miniappB — 纯 JavaScript 试纸识别引擎

概述

零依赖纯 JavaScript 实现的尿检试纸识别引擎，从零构建全部图像处理原语（色彩空间转换、高斯模糊、形态学运算、边缘检测、轮廓提取、PCA最小外接矩形等），完全不依赖 OpenCV 或任何外部图像库。

项目定位

方案	技术栈	产物大小	定位
miniappA	C++ → Emscripten → WASM	WASM 1014KB (gzip 348KB)	高性能，接近原生 C++ 精度
miniappB	纯 JavaScript	JS 约 40KB	零依赖，适合微信小程序等受限环境

快速开始

# 安装依赖（仅用于 Node.js 测试环境读取图片）
npm install

# 运行单张图片测试
node test.js

# 运行诊断脚本（查看每个处理阶段）
node diagnose2.js  # 蓝/绿图片
node diagnose.js   # 红/蓝图片

# 批量测试所有图片
node test_pipeline.js
node test_real_images.js

# 启动 Web 演示服务器
python3 server.py
# 浏览器访问 http://localhost:8909

识别流程

RGBA 像素 → BGR → 灰度 + 高斯模糊
         → HSV 颜色分割 (蓝/绿/红 Mask)
         → 形态学闭运算 → 轮廓提取
         → 定位块检测 (最近邻 AR 分类)
         → 配对验证 (面积比 + 颜色一致性)
         → 试纸规格匹配 (14/11/8 项)
         → 色块中心计算 → 颜色采样
         → 生成标注图

关键参数

参数	值	说明
大定位块 AR (短)	2.0 ± 0.35	轮廓宽高比判定
大定位块 AR (长)	3.0 ± 0.35	轮廓宽高比判定
小定位块 AR	1.667 ± 0.50	轮廓宽高比判定（容差更宽）
最小轮廓面积	100px²	过滤噪声
配对面积比	3.33–5.0	大小块面积比例

支持的定位块颜色

• 🔵 蓝色 (H: 180–260)
• 🟢 绿色 (H: 80–170)
• 🔴 红色 (H: 0–15 或 340–360)

支持的试纸类型

类型	色块数	类型	色块数
14_S (短型)	14	14_L (长型)	14
11_S (短型)	11	11_L (长型)	11
8_S (短型)	8	8_L (长型)	8

测试结果 (cpp/images/)

图片	检测类型	色块数	定位块颜色	状态
14blue_1.png	14_S	14	🔵 BLUE	✅
14blue_2.png	14_L	14	🔵 BLUE	✅
14red_1.png	11_S	11	🔴 RED	✅
14red_2.png	11_S	11	🔴 RED	✅
11green_1.png	8_S	8	🟢 GREEN	✅
11green_2.png	8_S	8	🟢 GREEN	✅

说明：部分图片文件名与检测结果不一致（如 14red → 11 项、11green → 8 项），这些图片本身是 cpp/images/ 中的干扰测试图片，定位块间距比例或拍摄角度导致算法将其归类为不同规格。

API 接口

const { PaperRecognizer, PST_NAMES } = require('./paper-recognizer.js');

const recognizer = new PaperRecognizer();
const result = recognizer.recognize(rgbaData, width, height);
// result.success: boolean
// result.paperType: 1=14_S, 2=14_L, 3=11_S, 4=11_L, 5=8_S, 6=8_L
// result.itemCount: 色块数量
// result.locatorColor: 1=RED, 2=GREEN, 3=BLUE
// result.colorBlockCenters: [{x, y}, ...]
// result.colors: [{id, r, g, b}, ...]
// result.annotatedImage: ImageData (标注图)

// 获取标注图像素（BGRA）
const annotatedPixels = recognizer.getAnnotatedPixels();
const w = recognizer.getAnnotatedWidth();
const h = recognizer.getAnnotatedHeight();

recognizer.free();

文件结构

miniappB/
├── paper-recognizer.js    # 核心识别引擎 (1036 行)
├── test.js                # 基本测试
├── diagnose.js            # 红/蓝图片诊断
├── diagnose2.js           # 蓝/绿图片诊断
├── test_pipeline.js       # 批量测试
├── test_real_images.js    # 真实图片测试
├── server.py              # Web 演示服务器 (端口 8909)
├── index.html             # 浏览器端演示
├── gen_samples.py         # 生成测试样例图片
├── samples/               # 测试输出图片
└── package.json           # canvas 依赖 (仅 Node 测试)

已知限制

1. HSV 颜色分割对光照变化敏感，极端光照下可能漏检定位块
2. 小定位块宽高比容差较宽 (0.50)，可能将部分非定位块错误纳入
3. 纯 JS 实现性能不如 WASM 方案，大图处理较慢（单张 1024×768 约 200–500ms）
4. 不支持严重透视变形或大角度旋转的试纸图片

与 C++ 原版的差异

项目	C++ 原版	JS 移植
OpenCV 依赖	core+imgproc+imgcodecs	无（自实现）
大/小块分类	重叠区间（可能自配对）	最近邻分类 + 自配对防护
匹配阈值	严格开区间（存在间隙）	连续区间（消除间隙）
红色支持	✅	✅（已添加）
后备配对	❌	✅（双大块配对）