code: 抽取并发布 15 章配套代码

[luwill]

概要

将《深度学习图像分割》15 章修订稿中的代码抽取出来，按章组织到 code/chXX/ 目录，作为本书的配套代码库。

改动概览

• README.md：从 v1.0 时期的简介页升级为面向 15 章的配套代码索引页（含目录树、各章索引表、抽取流水线说明）。
• 新增 code/：每章一个子目录，含：
  • 源代码文件（.py / .cpp / .sh / .yaml / .cmake）
  • README.md：章节概览 + 依赖 + 文件状态分类
  • inventory.md：源稿全部 fenced block 的盘点（按源稿行号定位）
• .gitignore：忽略 __pycache__/、模型权重、CMake build 等。
• Scripts/：保留不动（与 code/ch02/cpp/ 内容重合，作为历史链接兼容）。

各章文件数

章	主题	py	cpp	其他
01	预备知识	2	1	—
02	传统图像分割算法	—	5	—
03	DL 分割基础	4	—	—
04	FCN / U-Net	8	—	—
05	DeepLab / PSPNet	2	—	—
06	Attention / Transformer	2	—	—
07	3D 分割	1	—	—
08–10	实例/全景/基础模型/半监督综述	—	—	—
11	数据集	—	—	shell×1
12	工程实战	23	—	yaml×1 + shell×3
13	医学影像实战	15	2	CMake×2 + shell×3
14	遥感/工业实战	11	—	shell×2
15	全书总结	—	—	—

共 88 个代码文件 + 15 个 inventory + 15 个章节 README。

抽取与验证流水线

book-review/drafts/chXX-vN.md
  │  extract_code.py
  ▼
code/chXX/*
  │  validate_code.py  (py_compile + pyflakes)
  ▼
validate_report.md

抽取脚本与验证脚本不进入本仓库（保留在 book-review/scripts/），保证仓库面向读者干净。

验证结果

• Python：68 个 .py 文件，66/68 通过 py_compile；25/68 通过 pyflakes 无告警。
  • 2 个语法骨架是源稿教学占位（def __init__(self, ...): 与 module-top-level return），忠于书稿不修改，README 标注为"语法骨架"。
  • 其余 pyflakes 告警主要是依赖书稿上下文的教学片段（undefined name），属预期；README 标注为"教学片段"。
• C++：8 个 .cpp（ch02×5、ch13×2、ch01×1），本地未装 OpenCV/LibTorch，未做编译验证；内容与源稿逐字一致。
• Shell / yaml / CMake：未做语法验证，作为参考资料。

文件状态分类

每章 README 中表格按以下四类标注：

• 可独立运行：py_compile + pyflakes 都通过。
• 教学片段：依赖书稿上下文，单文件不能运行。
• 语法骨架：源稿用 Ellipsis / module-top return 等教学截断写法，本仓库保留原貌。
• 需 OpenCV 4.x / LibTorch：C++ 示例。

已知限制

• 大模型权重（SAM/SAM 2 等）不包含在仓库中，读者需自行下载。
• ch12/13/14 的实战代码主要面向有 GPU + 数据集 + 权重的工程环境，本仓库未做端到端运行验证。
• .github/workflows/msbuild.yml 是早期 MSBuild CI（无 .sln），与本 PR 无关，若失败为既有状态。

测试计划

• python3 -m py_compile 全部 68 个 .py（66 通过；2 个教学骨架已标注）
• python3 -m pyflakes 全部 68 个 .py（结果在每章 README 中分类）
• 读者本地验证：随机抽 2–3 章对照书稿正文核对一致性
• 读者验证：ch02 用 OpenCV 4.x 编译 5 个 cpp 文件
• 读者验证：ch12 的 snippet_NN.py 在自有数据集上端到端跑通

后续工作（不在此 PR 内）

• 视读者反馈，补充各章 requirements.txt / environment.yml。
• 第 1 章 PDF 之外，可在后续 PR 中陆续补充其他章节的 PDF。