# 技術スタック (Tech Stack)

## 言語 (Language)

- **Python 3.12+**

## 主要ライブラリ (Core Libraries)

| ライブラリ | 用途 | 選定理由 |
| --- | --- | --- |
| NumPy | 数値計算・配列操作 | 画像データの行列演算の基盤 |
| OpenCV (`opencv-python`) | 画像の読み込み・前処理 | PNG 読み込み，ROI 抽出，色空間変換に対応 |
| rawpy (`rawpy>=0.21.0`) | DNG (RAW_SENSOR) 読み込み | MiniTIAS 定量モードの 10bit Bayer DNG をデモザイク・linear 展開（libraw ベース） |
| colour-science | CIE L\*a\*b\* 変換，ΔE 計算 | CIE 規格準拠の色彩計算を正確に実装済み |
| Matplotlib | グラフ・図の生成 | 論文掲載用の高品質な図を出力可能 |
| pandas | 数値結果の集計・CSV 出力 | 比較表の作成・データ管理に便利 |

## 開発ツール (Development Tools)

| ツール | 用途 |
| --- | --- |
| Ruff | リンター・フォーマッター（高速，Flake8 + Black + isort 互換） |
| pytest | テストフレームワーク |
| pip + venv | パッケージ管理・仮想環境（研究用途のため軽量構成） |

## 実行環境 (Runtime Environment)

- **OS**: Windows 11（ローカル PC）
- **実行方法**: CLI スクリプト（`python` コマンドで実行）
- **Jupyter Notebook**: 必要に応じて探索的解析に使用（メインの解析パイプラインはスクリプトで実装）

## 選定の補足 (Notes)

- **colour-science vs skimage**: `colour-science` は CIE 規格（ΔE2000 等）に厳密に準拠しており，学術論文での色差評価に適している．`skimage.color` でも基本的な Lab 変換は可能だが，ΔE 計算の選択肢が限られる
- **Ruff**: Flake8 + Black + isort を 1 つのツールに統合しており，設定が簡潔