当前版本：v0.1 演示版。
PLIFMix 是用于互击式喷嘴平面激光诱导荧光（PLIF）图像处理的 Windows 桌面程序，支持平均图计算、像增强器修正、外部 DaVis 处理前后的文件整理、混合特性分析和强度分布拟合。
**下载后可直接使用内置样例：**首次启动默认进入 5 质量分布拟合 页面，自动显示三张已经处理好的样例图像。体验拟合功能不需要原始图像序列、实验 Excel 表格或 DaVis 软件。
使用 Windows 系统和带 Tcl/Tk 组件的 64 位 Python 3.11 或更高版本。下载仓库 ZIP 并完整解压到可写目录，或通过 Git 克隆仓库。不要直接在压缩包内运行。
在项目目录打开终端，依次执行：
python -m pip install -r requirements.txt
python main.py也可以先双击 安装依赖.bat，完成后双击 启动PLIFMix.bat。安装依赖和启动程序必须使用同一个 Python 解释器。在 VS Code 中，打开项目文件夹，选择该解释器，再运行 main.py 即可。
请保留完整项目目录，包括 样例数据 文件夹。下载后的目录名可以是 PLIFMix-main，不必手动改名。
首次启动时，5 质量分布拟合 页面自动读取 样例数据 中的文件：
| 图像角色 | 实验编号 | 文件 |
|---|---|---|
| 单独 F 图像 | 67 | 样例数据/实验编号67.npy |
| F、O 同时拍摄的 FO 图像 | 57 | 样例数据/实验编号57.npy |
| 单独 O 图像 | 45 | 样例数据/实验编号45.npy |
该组工况为 DR = 1.3、U = 25。三张图像合计约 26 MiB；配套处理参数记录在 样例数据/parameters.json 中。
- 等待三张原图显示。实验编号、原点、旋转角度和中心线拟合范围已经填入，无需先选择目录。
- 右上角按钮可切换中英文界面。语言选择会立即保存，下次启动仍使用所选语言。
- 在“图像数据”一行选择 拟合，等待计算完成。结果表中会显示横向、纵向、纯椭圆 Student 和紧支撑模型的拟合结果。
- 勾选 掰直，可在掰直坐标下查看拟合图；切换 原图 或 拟合-原图绝对值 进行对比。拟合图优先显示紧支撑模型，若不可用则使用纯椭圆模型。
- 使用增益或“自动”调整显示亮度。修改数值后按回车应用。处理参数发生变化时可能重新拟合；仅切换回原图不会清除有效的拟合缓存。
此页面会分别对每张去噪后的图像进行归一化。
- **保存单张图像：**选择“图像保存目录”，再点击 F、O 或 FO 图像上方的“保存”。保存的是当前渲染的 PNG，包括当前视图和覆盖线条。
- **保存图像及拟合数据：**在右侧“一键保存”区域勾选 F/O/FO 和/或“拟合数据”，再点击“一键保存”。拟合数据会生成独立的 Excel 工作簿和拟合曲线图。
- **写入已有实验表格：**选择“拟合结果写入文件”，再点击“写入拟合结果”。目标表格必须符合详细文档中的列布局；使用样例时不需要这类表格。
样例的单张图片默认保存到 outputs/sample/images，拟合结果默认保存到 outputs/sample/distribution。需要保留不同参数的结果时，请使用不同文件名，避免覆盖。
打开 4 手动调参，可以查看同一组样例的混合分数分布和混合效率。样例的全局 O/F 为 1.28；该参数用于混合特性分析，不用于质量分布拟合页面。
使用自己的最终图像时，选择图像目录并输入 F、FO、O 编号。文件应命名为 实验编号<编号>.npy，内容为尺寸一致、数值有限的二维数组。应根据实际工况检查去噪阈值、原点、平移量、旋转角度和拟合范围，不能把样例参数视为通用默认值。
从原始拍摄图像开始处理时，完整流程为：
| 页面 | 操作 |
|---|---|
| 1 平均图 | 选择原始图像目录、计算范围和去噪阈值，计算各实验的平均图。 |
| 2 像增强器 | 计算标定平均图，拟合修正矩阵，再对实验平均图进行修正。 |
| 3 Davis 整理 | 整理外部 DaVis 所需的 TIFF 输入；在 DaVis 完成倾斜视场矫正修正后，导入其输出图像。 |
| 4 手动调参 | 调整对齐参数，查看混合分数与混合效率，并导出所选结果。 |
| 5 质量分布拟合 | 设置原点和中心线，拟合强度分布并导出结果。 |
手动调参和质量分布拟合都直接读取最终处理图像，拟合不需要读取手动调参导出的 PNG。程序保留所有正常页面。内置样例只包含最终图像，不包含原始拍摄序列和标定序列，因此不能仅凭样例重建上游处理流程。DaVis 为外部软件，不包含在本项目中。
其他工具包括图像查看器及直方图、带像素时序曲线的图片播放器、底噪分析、NPY 矩阵操作、彩色 GIF 导出、Colorbar 生成和常见分布对比。
- 正常关闭后，程序通过
runtime/settings.json记住上次的页面、目录和参数；语言切换会立即保存。后续启动不会强制覆盖用户选择的目录或切回样例。 - 样例路径随项目目录解析，可整体移动。外部数据路径在换电脑后可能需要重新选择。
- 计算平均图前建议复制原始数据，因为程序可能将源图像重命名为连续编号。
- 定量处理应保留浮点 NPY 数组。PNG、GIF 等渲染结果不能替代原始数值数组。
- 写入 Excel 前先保存并关闭该工作簿。程序遇到文件占用会报错，不会关闭 Excel 或丢弃未保存的修改。
- 论文结果应同时保留软件版本或提交编号、输入文件、参数设置和数值导出结果，便于追溯。
启动时若提示缺少模块，请使用启动程序的同一解释器安装依赖。若出现 Tcl/Tk 错误，需要修复或安装带 Tk 组件的 Python。尚未确认 Windows 以外系统的完整 GUI 兼容性。
- 代码和使用文档：MIT License，版权署名为 Lihan Fei 和 Chenglong Tang。
- 样例数据：
样例数据中的图像和配套参数采用 CC BY 4.0，不适用代码的 MIT 许可证。复用时请署名 Lihan Fei 和 Chenglong Tang，注明 PLIFMix 仓库和许可链接，并说明是否修改。 - 第三方依赖保留各自的许可证。
完整操作说明见 详细使用文档，文件位置为 docs/USER_GUIDE.md，包含各页面控件、输入组织方式、区间格式、Excel 列要求、输出命名及常见问题。