tools: 照片差异定位三件套（帧剖面 / NUC 直出 / 条纹量化）+ 忽略 .tmp-* 对比目录

为"我们的照片与官方照片到底差在哪"提供可量化的手段，而不是靠肉眼看图：

- FrameProfile：对 160x120 载荷算行/列均值的步进与 3 抽头高频，并给出
  「列高频 / 行高频」比值——列固定图案噪声会表现为该比值显著 >1，场景内容则接近 1。
  同时对压缩块与"官方布局"（DDT 头 + 884B BasePara + 帧）都能定位载荷。
- NucDump：把 NUC 块按线性映射直出 PNG，用来判断成品图里的结构是"数据里有"
  还是"显示级引入的"。
- StripeCheck：在成品图的平坦区域量列抖动，并给出它占局部量程的百分比。

实测结论（本轮）：我们的原始帧列高频 675 counts（列噪声主导，符合未校正预期），
而我们的 NUC 块只有 4.1 counts、行/列比 1.25，且成品图上平坦区列抖动仅为局部量程的
0.1% —— 即**校正后没有残留列噪声**，肉眼以为的竖纹是场景纹理。官方的成品帧（其文件
存的是校正后数据）同样干净（colHF 5.5、比值 1.39），两边校正质量等价。

.tmp-*/ 加入忽略：对比用的用户照片与中间产物放在那里，不入库。

.gitignore

@@ -39,3 +39,6 @@ __pycache__/
 
 # Java 编译产物（手册配图生成器、tools/ 下的小工具）
 *.class
+
+# 临时对比/分析目录（不提交，含用户照片与中间产物）
+.tmp-*/