環境構築手順 (Environment Setup)

DeepTIAS をビルド・実行するための開発環境の構築手順．新しく参加したメンバーや，PC を入れ替えたときに上から順に行う．

前提 (Prerequisites)

• Windows 10 / 11（x64），メモリ 8 GB 以上
• GitHub のアカウントがあり，リポジトリ rintoHasegawa/DeepTIAS へのアクセス権を持っていること

手順 (Steps)

1. Visual Studio 2022 Community を入れる

ワークロード「.NET デスクトップ開発」と「C++ によるデスクトップ開発」を選んでインストールする． コマンドで入れる場合は以下を実行する．

winget install Microsoft.VisualStudio.2022.Community --override "--add Microsoft.VisualStudio.Workload.ManagedDesktop --add Microsoft.VisualStudio.Workload.NativeDesktop --includeRecommended --passive"

• ※ 「C++ によるデスクトップ開発」は rgb2lab\TongueAnalysis.exe（Calib モードで使う）が必要とする VC++ のデバッグ用ランタイムを入れるために必要．

2. Git・Git LFS・GitHub CLI・Python を入れる

winget install Git.Git GitHub.cli Python.Python.3.12
git lfs install

• ※ Git for Windows には Git LFS が同梱されている．
• ※ Python は Claude Code のフック実行に使う（アプリ自体は Python を使わない）．

3. リポジトリを取得する

git clone https://github.com/rintoHasegawa/DeepTIAS.git
cd DeepTIAS
git lfs pull

• ※ モデル（*.pb，*.onnx）は Git LFS で管理している．git lfs pull 後に Tongue extraction\models\ の各ファイルが数十 MB あることを確認する（数百バイトしか無ければ LFS の取得に失敗している）．

4. ビルドする

Visual Studio で Tongue extraction.sln を開き，構成を Release・プラットフォームを x64 にしてビルドする．NuGet パッケージは初回ビルド時に自動で復元される． コマンドでビルドする場合は ENV_04_開発コマンド を参照する．

5. 入力データを置いて実行する

※ Image モードは動作確認済み．Image&Calib モードは未検証（rgb2lab\TongueAnalysis.exe が VC++ のデバッグ用ランタイムを必要とするため，手順 1 の「C++ によるデスクトップ開発」を入れた PC で確認する）

実行に必要な外部バイナリ・色補正データ・出力雛形は Tongue extraction\runtime\ にあり，ビルド時に出力フォルダへコピーされる．

アプリは作業ディレクトリを基準に ..\Input・..\Output を読み書きする．ビルド出力 Tongue extraction\bin\x64\Release\ から起動する場合，入力は以下に置く．

Tongue extraction\bin\x64\
├── Input\
│   ├── TongueImage\            # 舌画像（.bmp）
│   └── CalibrationColorChart\  # カラーチャート画像（Calib モードのみ．舌画像と同名）
├── Output\                     # 解析結果（実行時に作られる）
└── Release\
    └── DeepTIAS2.7.exe