# ai驱动的金相图片分析软件

**Repository Path**: wantthin/ai

## Basic Information

- **Project Name**: ai驱动的金相图片分析软件
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2026-03-23
- **Last Updated**: 2026-06-14

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

这个软件在干嘛

目前没有一个完全免费、开箱即用且专门针对“金相图片分析”的通用公共 AI 平台（像“上传图片自动出报告”那样简单）。
这是因为金相分析具有极强的领域特异性（不同材料、不同腐蚀剂、不同放大倍数下的图像特征差异巨大），通用的 AI 模型无法直接适用于所有场景
因此我在尝试做一个由ai自动标注并评分金相图片的软件
 
思路：

使用预训练的 SAM 模型进行全图分割。

利用 skimage.measure 模块统计闭合区域的属性。

编写逻辑脚本，将统计数据映射到对应的标准等级表中

开发环境： Python 3.1x + PyTorch / TensorFlow。

关键库： OpenCV (基础处理), segment-geospatial (或类似的 SAM 封装库), scikit-image (形态学分析)。

核心实现流程
无论是哪种方式，AI 处理金相图片的逻辑通常遵循以下四个步骤
-图像预处理
-语义分割（核心）
-特征提取
-标准匹配
。
目前使用trae进行开发工作