Initial Bioportal Lab prototype

README.md

@@ -0,0 +1,57 @@
+# Биопортал Лаб
+
+Русскоязычный frontend-прототип платформы для лабораторных расчётов и анализа микробиологических экспериментов.
+
+Текущий фокус — демонстрационный сценарий PetriCount: загрузка фотографии чашки Петри, поиск кандидатов на колонии CV-baseline, ручная коррекция и передача результата в расчёт КОЕ/мл.
+
+> Важно: текущий PetriCount — экспериментальный интерфейс и baseline-модель. Результаты не являются лабораторно валидированным измерением и требуют ручной проверки.
+
+## Что есть в проекте
+
+- адаптивный дашборд Биопортал Лаб;
+- экран PetriCount с загрузкой JPG, PNG и WEBP;
+- добавление и удаление маркеров вручную;
+- локальный Flask API для анализа изображений;
+- обучаемый CV-baseline: генерация многомасштабных кандидатов + Random Forest, обучаемый на JSON-разметке AGAR;
+- скрипт повторного обучения модели.
+
+## Быстрый запуск
+
+Требуется Python 3.13 или новее.
+
+```bash
+python3 -m venv .venv
+.venv/bin/python -m pip install -r requirements.txt
+.venv/bin/python server.py
+```
+
+Откройте [http://127.0.0.1:8000](http://127.0.0.1:8000) и перейдите в карточку PetriCount.
+
+## Повторное обучение CV-baseline
+
+Чтобы переобучить модель, положите пары `*.jpg` и `*.json` в `AGAR_representative/`, сохраняя относительную структуру каталогов, затем выполните:
+
+```bash
+.venv/bin/python train_petri_model.py
+```
+
+Разметка должна содержать поля `x`, `y`, `width`, `height` и `class` для каждой колонии. Полученная модель записывается в `models/petri_candidate_classifier.joblib`.
+
+Каталоги с датасетом, моделью и виртуальным окружением исключены из Git: они весят около 400 МБ и создаются или поставляются локально.
+
+## Структура
+
+```text
+index.html / styles.css / app.js    Главный дашборд
+petricount.*                        Интерфейс PetriCount
+server.py                           Локальный Flask API и раздача frontend
+petri_cv.py                         Признаки и генерация CV-кандидатов
+train_petri_model.py                Обучение baseline-модели
+requirements.txt                    Версии Python-зависимостей
+```
+
+## Ограничения текущего прототипа
+
+- модель обучена на небольшой выборке и не имеет независимой валидации;
+- API предназначен для локального запуска, без авторизации и хранения данных;
+- экспорт, расчёт КОЕ/мл и сохранение экспериментов пока являются интерфейсными сценариями, а не полноценным backend-функционалом.