開発ステップ (Development Steps)

要件定義書 の目的（1. 誰でもビルド・実行できる状態にする，2. 解析結果を変えずにコードを整理する）を達成するための作業順序を定める．

進め方の方針 (Approach)

• **研究で使われてきた旧 exe（2021 年 12 月版）の解析結果を正解とする．**過去の研究データと比べられることを最優先にするため．
• **先に「旧 exe と同じ結果が出る」ことを確かめ，それからコードを整理する．**回帰テスト（ステップ 4）より前には，解析結果に影響しない変更だけを行う．ただしステップ 3 で旧 exe とのずれが見つかった場合は，ずれを直す変更をユーザーの承認のもとで行う．
• 各ステップは /implement で進め，ステップごとに作業ブランチを切って main に取り込む．

ステップ一覧 (Steps)

各ステップの内容 (Step Details)

1. 実行に必要なファイルの取り込み

• 旧ビルド出力（DeepTIAS2.7.1-Latest）から，ソースに無く実行に必要なファイルを取り込む
  • ネイティブ DLL: RemoveSmallRegionDLL.dll（と依存する opencv_world320.dll），TongueAnalysisDLL.dll
  • 外部 exe: python/TongueFeatures.exe，rgb2lab/（TongueAnalysis.exe と色補正データ，依存する OpenCV 3.4 のデバッグ版 DLL）
  • 出力雛形: template_outputDir/，template_outputDir_withCalib/
• *.exe・*.dll を Git LFS の対象に加える
• csproj に「出力ディレクトリにコピー」を指定し，ビルドだけで bin\x64\Release\ に揃うようにする
• 完了条件: clone → ビルド → 起動 → サンプル画像 1 枚を Image モードで解析し，analysis.csv が出力される
• ※ 旧ビルド出力はリポジトリ外にあり，Claude はフックの制限で読めない．ユーザーがリポジトリ内の _legacy\（.git/info/exclude で管理対象外）に丸ごとコピーして作業した
• 結果: 完了．取り込んだファイルは Tongue extraction\runtime\ に置いた．TongueAnalysisDLL.dll（宣言のみで未使用）と OpenCvSharp3 時代の DLL は取り込んでいない

2. 実行を妨げる不具合の修正

• 二値画像のウィンドウ（Cv2.ImShow・Cv2.WaitKey）で解析が止まる箇所を削除する
• Start を押すたびに解析処理が重複して登録される不具合を直す．モード選択を解析後に押せる状態に戻す
• 解析中の例外を RunWorkerCompleted で受け取り，画面に表示して操作できる状態に戻す
• Image&Calib の出力先が Output\debug に固定されている件を直し，Image モードと同じ日時フォルダに出力する（意図が不明だったため，ユーザーの既定方針で日時フォルダに戻した）
• Image モードで中間ファイル（1-detection\1-drawBox\・4-featureExtraction\shape\）が最後の画像の分しか残らない不具合を直す（画像ごとに MyMakeDir でフォルダを空にしているため．analysis.csv の値には影響しない．ステップ 3 で中間画像を比べるために必要）
• 完了条件: 複数枚の画像を両モードで続けて解析でき，途中で止まらない．中間ファイルが全画像分残る
• 結果: 完了．Image モードの連続実行・エラー後のモード切り替え・中間ファイルが全画像分残ることをユーザーが確認した．analysis.csv は修正前とバイト単位で一致した．Image&Calib は VC++ デバッグ用ランタイムが無く TongueAnalysis.exe が起動しないため，エラー表示と画面の復帰までを確認した

3. 旧 exe と現行ソースの解析結果の比較

配布済みの旧 exe は現行ソースからビルドしたものではない（旧 exe は OpenCvSharp3 / OpenCV 3.2，現行ソースは OpenCvSharp4 / OpenCV 4.9）．二値化・輪郭検出・縮小などは OpenCV のバージョンで結果が変わりうるため，整理を始める前に一致するかを確かめる．

• 同じ入力画像（Image・Image&Calib の両モード）を旧 exe と現行ソースの両方で解析し，analysis.csv を列ごとに比べる
• 一致しない場合は，どの工程（検出・抽出・領域分割・特徴量）でずれるかを中間画像で突き止め，原因を調べる
• ずれを直す方針（OpenCV のバージョンを合わせる，処理を旧版に合わせる等）はユーザーと相談して決める．解析結果を変える変更のため，承認なしに行わない
• 比較の結果（一致した列・ずれた列とその大きさ・原因）を記録に残す
• 完了条件: 現行ソースの結果が旧 exe の結果と許容誤差の範囲で一致する．または，残るずれをユーザーが確認し，許容すると判断している

4. テストプロジェクトと回帰テストの作成

• MSTest のテストプロジェクト DeepTIAS.Tests をソリューションに追加する
• 旧 exe でサンプル画像を解析した結果（analysis.csv と中間画像）を正解データとし，DeepTIAS.Tests/TestData/ に置く
• 現行ソースで解析して正解データと比べる回帰テストを作る（両モード）．許容誤差はステップ 3 の比較結果をもとに決める
• 開発コマンド（ENV_04）にテストの実行コマンドを追記する
• 完了条件: 回帰テストが通り，わざと解析結果を変えると失敗する

5. 未使用コード・参照の削除

• 使われていないファイル（Form1 - backups.cs，Settings.Designer.cs・Settings1.Designer.cs）を削除する
• 使われていないメソッド・フィールド・DllImport 宣言・using を削除する
• 使われていない NuGet 参照（Microsoft.ML 一式，Newtonsoft.Json，OpenCvSharp.WpfExtensions 等）と，リポジトリ外を指す参照（OpenCvSharp.Blob，v4.7.1 の絶対パス）を削除する
• 使われていないモデル models/ResUnet_0.9518.pb の扱いを決める（削除するか，別の場所に保管するか）

6. 解析処理の切り出しと重複の統合

• Form1.cs の解析処理を，画面に依存しないクラスに切り出す（置き場所は .claude/rules/project-structure.md）
• Image と Image&Calib でほぼ同じ処理を 1 つにまとめ，違い（色補正の有無，雛形，チャネル）だけを分ける
• 解析結果に影響する数値を名前付きの定数にまとめる
• 切り出した処理に単体テストを追加する

7. エラー処理とログの整備

• .claude/rules/error-handling.md に沿って，握りつぶしている例外をなくし，失敗の原因をダイアログとログで伝える
• 外部 exe の終了コードと出力ファイルを確認する
• 出力フォルダに log.txt を書き出す

対象外 (Out of Scope)

要件定義書の「やらないこと」のとおり，新機能の追加，解析手法の変更，モデルの差し替え，外部バイナリの作り直しは本計画に含めない．

前提 (Assumptions)

• 研究で使われてきた解析結果は，旧ビルド出力（DeepTIAS2.7.1-Latest）にある 2021 年 12 月版の DeepTIAS2.7.exe で出したものとする．これより古い版で出したデータが混ざっている場合は，比べる相手を決め直す