回帰テスト用フィクスチャ形式 (Regression Fixture Format)

旧実装 exe（org/src のビルド成果物）で採取した入出力ペアを置く場所． PLAN_02 ステップ 5「回帰テスト」で使用し，tests/test_regression.py が本ディレクトリを読む．

採取の手順（旧 exe の操作方法・採取すべきケース）は docs/06_TEST/TEST_01_回帰テスト採取手順.md を参照する． CSV が 1 件も無い間，回帰テストは skip される（置いた瞬間に有効化される）．

ディレクトリ構成 (Layout)

tests/fixtures/regression/
├── README.md          # 本ファイル（形式定義）
├── matrices/          # 採取時に使った変換行列 CSV（17 行 × 3 列・ヘッダなし）
│   └── <任意の名前>.csv
├── rgb_to_lab.csv     # ① RGB → L*a*b* のペア
├── rgb_to_scores.csv  # ② RGB → 5 色スコアのペア（パイプライン全体）
└── lab_to_scores.csv  # ③ L*a*b* → 5 色スコアのペア（任意．下記の注意を参照）

共通ルール (Common Rules)

文字コード: UTF-8（BOM なし）．改行は CRLF / LF どちらでもよい
1 行目はヘッダ行とし，列名は本書のとおりに書く（列の順序は自由．列名で対応付ける）
# で始まる行と空行は無視される（メモを書いてよい）
数値は半角．旧 exe の表示をそのまま転記する（表示は整数なので小数点は付かない）
matrix 列には matrices/ に置いた変換行列 CSV のファイル名を書く（例: translateMatrix.csv）
note 列は任意．採取日・撮影環境・ケースの意図等を自由に書く

旧 exe の表示精度 (Display Precision of the Legacy exe)

org/src/tonguediagnosisMFC2/tonguediagnosisMFC2Dlg.cpp の Text() は， L*a*b* もスコアも Format(_T("%3.0lf"), ...) で整形している．すなわちどちらも小数点以下 0 桁（整数に丸めた値）しか画面に出ない．これを前提に，照合の許容誤差を次のように定める．

項目	旧 exe の表示	照合方法	許容誤差
L, a, b*	`%3.0lf`（整数・四捨五入相当）	新実装の計算値と表示値を直接比較	絶対値 0.51 以内（表示丸め幅 0.5 + 微小マージン）
5 色スコア（%）	`%3.0lf`（整数）	新実装の `percentages`（int）と完全一致	0（不一致は即失敗）
診断失敗	結果画面の「Diagnosis failed」表示	新実装の `DiagnosisResult.failed` と完全一致	0

※ スコアを完全一致で照合できる理由: スコアは k / 38 × 100（k は 0〜38 の整数）の値しか取らず， x.5 ちょうどになる k が存在しないため，丸め方（printf の偶数丸め / Python の round）の違いで結果が変わらない．したがって整数どうしの厳密比較が安全である．

※ L*a*b* を 0.51 以内としているのは，旧 exe が整数しか表示しないためである．より厳しい照合が必要になった場合は，旧実装をデバッグビルドして TRACE 出力（%lf）を採取する必要がある（TEST_01「精度を上げたい場合」参照）．

① rgb_to_lab.csv

ROI 平均 RGB（= 単色画像の色）と，旧 exe が表示した L*a*b* の組．

列名	内容
`matrix`	使用した変換行列 CSV のファイル名（`matrices/` 内）
`r`, `g`, `b`	入力 RGB（0〜255．単色画像の画素値そのまま）
`l_star`, `a_star`, `b_star`	旧 exe のメイン画面に表示された `L` / `a` / `b*` の値
`note`	任意のメモ

matrix,r,g,b,l_star,a_star,b_star,note
translateMatrix.csv,156,102,98,55,22,7,基準色（旧実装コメントの平均 BGR 由来）

② rgb_to_scores.csv

同じ入力 RGB と，旧 exe が表示した 5 色スコア（%）・診断失敗の有無の組．新実装では rgb_to_lab → diagnose のパイプライン全体を通して照合する（ステップ 5 の完了条件はこのファイルで判定する）．

列名	内容
`matrix`	使用した変換行列 CSV のファイル名
`r`, `g`, `b`	入力 RGB（0〜255）
`purple`	「紫」の表示値（%．整数）
`dark_red`	「暗赤」の表示値（%）
`crimson`	「紅」の表示値（%）
`pink`	「淡紅」の表示値（%）
`pale`	「淡白」の表示値（%）
`failed`	結果画面に「Diagnosis failed」が出たら `yes`，出なければ `no`
`note`	任意のメモ

matrix,r,g,b,purple,dark_red,crimson,pink,pale,failed,note
translateMatrix.csv,156,102,98,16,61,11,5,0,no,基準色

※ failed は yes / no（true / false・1 / 0 も可．空欄は no 扱い）．

③ lab_to_scores.csv（任意）

L*a*b* を直接入力としたスコアのペア．旧 exe には Lab の直接入力手段が無いため，通常は採取できない．次のような «L*a*b* が厳密に分かっている» ケースがある場合にのみ使う．

旧実装をデバッグビルドし，CalcSVM() へ渡る m_tongueL/a/b を直接与えて実行した場合
旧実装のソースを改造して Lab 入力版を作った場合

列名	内容
`l_star`, `a_star`, `b_star`	入力 Lab（整数丸めではない厳密値*）
`purple`, `dark_red`, `crimson`, `pink`, `pale`	5 色スコアの表示値（%）
`failed`	「Diagnosis failed」が出たら `yes`
`note`	任意のメモ

※ 旧 exe の画面から読んだ整数丸めの L*a*b* をここに書いてはならない．丸めた Lab を SVM に入れると境界付近で予測が変わり，偽の不一致（または偽の一致）を招く． RGB から採取した組は必ず ② に書く．

matrices/

採取時にユーザーが旧 exe に読ませた変換行列 CSV をそのまま置く（17 行 × 3 列・ヘッダなし）．撮影環境ごとに異なるファイルなので，複数置いて matrix 列で使い分けてよい．変換行列が変われば Lab もスコアも変わるため，採取に使ったファイルを必ず同梱すること．