要件定義書 (Requirements)

プロジェクトの目的 (Purpose)

• 既存の舌診支援アプリ tonguediagnosisMFC2（C++ / MFC / OpenCV）を，同一機能を保ったまま保守・拡張しやすい構成で再構築する
• ビルド成果物やデータの混在を解消し，ドキュメント・テスト・規約の揃ったリポジトリとして管理できるようにする

対象ユーザー (Target Users)

• 舌診研究に携わる研究者・学生（画像から舌色の客観評価を得たい人）

現行機能（維持すべき機能）(Current Features to Preserve)

既存実装（org/src/tonguediagnosisMFC2）の解析に基づく機能一覧．

1. 入力
   • 変換行列 CSV の読み込み（RGB→XYZ 多項式回帰係数 17×3）
   • 舌画像（PNG）の読み込みと中央クロップ（1024×1280）
2. ROI 指定
   • 画像上のクリック（1〜4 点）で 51×51 px の ROI を指定，平均 BGR を取得
   • 右クリックで選択リセット
3. 舌色診断
   • ROI 平均 RGB → 多項式変換で XYZ → Lab（固定白色点 Xn=102.07, Yn=100.0, Zn=79.41）
   • data.csv（84 サンプル × Lab 3 次元 + 医師評価 190 次元 = 38 名 × 5 色）を学習データに，出力次元ごとに SVM（RBF, γ=0.011, C=12.0）を毎回学習して予測
   • 5 色（紫・暗赤・紅・淡紅・淡白紅）ごとの一致率（%）と上位 2 ラベルを算出
4. 結果表示
   • L*a*b* 値・5 色スコア・上位 2 ラベルの表示，結果ダイアログ（日本語/英語切替）
5. 連続診断
   • 同じ変換行列を使い回して次の画像を診断できる

スコープ外 (Out of Scope)

• 診断アルゴリズム自体の変更・精度改善（挙動は現行と一致させる）
• カメラ撮影・画像補正機能の新規追加（コメントアウトされた明るさ補正等は移植しない）
• 医師評価データの収集・更新フロー

成功基準 (Success Criteria)

• 同じ入力（画像・クリック位置・変換行列・data.csv）に対して現行実装と同じ診断結果を返す
• ソース・データ・ビルド成果物が分離され，.gitignore が整備されている
• 主要ロジック（Lab 変換・SVM 分類・CSV 読込）が UI から分離され，テスト可能になっている