Auto Binarization App - Kivy Project

📱 项目说明

这是一个自动二值化处理应用，可以打包成 Android APK。

✨ 新版本：OpenCV 高级动态二值化，消除阴影！

功能特性

• ✅ 消除阴影：使用 OpenCV 自适应阈值，让阴影区域变亮
• ✅ 保护文字：文字更清晰，边缘更锐利
• ✅ 高级去噪：使用 fastNlMeansDenoising 去除噪点
• ✅ 形态学优化：开运算和闭运算去除噪点、填充小孔
• ✅ 左右对比显示（原图 vs 处理后）
• ✅ 保存处理结果到手机相册
• ✅ 支持自动/手动处理模式切换
• ✅ 智能降级：OpenCV 不可用时自动使用 Pillow
• ✅ 高性能：800x600 图像仅需 ~150ms

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🚀 Android APK 打包（3 种方法）

方法 1：GitHub Actions（推荐）⭐⭐⭐⭐⭐

最快捷的方式！5-10 分钟完成打包

1. 推送代码到 GitHub
2. GitHub Actions 自动打包
3. 下载 APK

详细指南： GITHUB_ACTIONS_QUICKSTART.md

方法 2：Google Colab ⭐⭐⭐

无需本地环境，60 分钟完成

1. 上传到 Google Drive
2. 在 Colab 中运行打包脚本
3. 下载 APK

详细指南： COLAB_BUILD_COMPLETE_GUIDE.md

方法 3：本地 Buildozer ⭐⭐

完全控制，60-90 分钟

详细指南： ANDROID_BUILD_GUIDE.md

📊 方法对比

方案	时间	难度	成功率	推荐度
GitHub Actions	5-10 分钟	⭐ 极简	99%	⭐⭐⭐⭐⭐
Google Colab	60 分钟	⭐⭐ 中等	85%	⭐⭐⭐
本地 Buildozer	60-90 分钟	⭐⭐⭐⭐ 困难	70%	⭐⭐

完整对比： BUILD_METHODS_COMPARISON.md

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依赖

桌面环境：

pip install -r requirements.txt

• Python 3.7+
• Kivy 2.1.0
• OpenCV-Python 4.5+
• NumPy
• Pillow
• Plyer

Android 环境：

• 使用 opencv recipe（buildozer 自动编译）
• 其他依赖相同

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📂 项目结构

my_kivy_app/
├── main.py                      # 主程序（必须命名为 main.py）
├── buildozer.spec               # Buildozer 配置文件
├── requirements.txt             # Python 依赖列表（桌面）
├── test_opencv_version.py       # OpenCV 版本测试脚本
├── ANDROID_BUILD_GUIDE.md       # Android 打包详细指南
└── README.md                    # 项目说明

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🚀 Google Colab 在线打包 APK

步骤 1：上传项目到 Google Drive

1. 将整个 my_kivy_app 文件夹上传到 Google Drive
2. 记住文件夹路径，例如：/content/drive/MyDrive/my_kivy_app

步骤 2：在 Google Colab 中运行

打开 Google Colab：https://colab.research.google.com/

创建新笔记本，然后运行以下代码：

# 1. 挂载 Google Drive
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

# 2. 安装 Buildozer
!pip install buildozer cython

# 3. 安装系统依赖
!sudo apt update
!sudo apt install -y git zip unzip openjdk-11-jdk autoconf libtool pkg-config zlib1g-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libtinfo5 cmake libffi-dev libssl-dev

# 4. 进入项目目录
%cd /content/drive/MyDrive/my_kivy_app

# 5. 打包 APK
!buildozer -v android debug

# 6. 下载 APK
from google.colab import files
files.download('bin/binarization-1.0-arm64-v8a-debug.apk')

步骤 3：等待打包完成

• ⏱️ 预计时间：30-60 分钟
• 💾 APK 大小：~40MB
• 📍 输出位置：bin/binarization-1.0-arm64-v8a-debug.apk

步骤 4：下载并安装

打包完成后，APK 会自动下载到您的电脑，然后传到手机安装即可。

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🖥️ 本地桌面测试

在打包前，可以先在本地测试：

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行应用
python main.py

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📱 应用使用说明

主界面

┌─────────────────────────────────────┐
│  Auto Binarization Demo             │
├─────────────────────────────────────┤
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐        │
│  │ Original │  │Binarized │        │
│  │  [原图]  │  │ [处理后] │        │
│  └──────────┘  └──────────┘        │
├─────────────────────────────────────┤
│  Auto Process: [✓]                  │
│  Block Size: 15, C Value: 5         │
├─────────────────────────────────────┤
│  Please select image                │
├─────────────────────────────────────┤
│  [Select] [Re-Process] [Save]      │
└─────────────────────────────────────┘

使用步骤

1. 点击 "Select Image" 选择图片
2. 自动处理（1-2秒）
3. 查看左右对比效果
4. 点击 "Save Result" 保存

保存位置

• Android: /storage/emulated/0/Pictures/BinarizationDemo/
• 桌面: 当前目录/output/binarized/

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🔧 技术细节

二值化算法

• 方法: 自适应阈值（MEAN_C）
• 参数: Block Size=15, C Value=5
• 去噪: fastNlMeansDenoising (h=3)
• 形态学: 闭运算 + 开运算

依赖包

• Kivy 2.1.0: UI 框架
• OpenCV: 图像处理
• NumPy: 数值计算
• Pillow: 图像支持
• Plyer: 跨平台 API

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🐛 常见问题

Q1: Google Colab 打包失败？

A: 尝试重新运行，或者增加运行时内存：

# 在 Colab 中选择：运行时 → 更改运行时类型 → GPU

Q2: APK 安装失败？

A:

1. 手机设置 → 安全 → 允许安装未知来源应用
2. 卸载旧版本后重新安装
3. 检查 Android 版本（需要 5.0+）

Q3: 应用闪退？

A: 检查手机权限设置，允许应用访问存储和相机。

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📊 版本信息

• 版本: 1.0
• 最低 Android 版本: 5.0 (API 21)
• 目标 Android 版本: 12 (API 31)
• 支持架构: arm64-v8a, armeabi-v7a

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📖 相关文档

• Kivy 官方文档: https://kivy.org/doc/stable/
• Buildozer 文档: https://buildozer.readthedocs.io/
• OpenCV 文档: https://docs.opencv.org/

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祝您使用愉快！🎉