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)

#	ステップ	目的	解析結果への影響
1	実行に必要なファイルの取り込み	ビルドだけで実行ファイル一式が揃うようにする	なし
2	実行を妨げる不具合の修正	解析を最後まで安定して回せるようにする	なし
3	旧 exe と現行ソースの解析結果の比較	現行ソースが研究データと同じ結果を出すかを確かめる	ずれがあれば旧 exe に合わせる（ユーザー承認のもと）
4	テストプロジェクトと回帰テストの作成	旧 exe と同じ結果であり続けることを確かめる手段を作る	なし
5	未使用コード・参照の削除	読む量を減らし，不要な依存（脆弱性のある Newtonsoft.Json 等）をなくす	なし（回帰テストで確認）
6	解析処理の切り出しと重複の統合	画面から解析処理を分け，2 モードの重複（約 420 行）をなくす	なし（回帰テストで確認）
7	エラー処理とログの整備	失敗の原因が分かるようにする	なし（回帰テストで確認）

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．取り込むファイルはユーザーがリポジトリ内にコピーする（コピー先と一覧は着手時に示す）

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は，ユーザーの判断を得てから直す（要件定義書の未決事項）
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

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