ノイズ除去 (バイラテラルフィルタ)、彩度調整、ガンマ補正、コントラスト調整 (CLAHE)によるリアルタイム動画補正（ソースコードと説明と利用ガイド）

REM Python をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 -e --silent
REM Python のパス設定
set "PYTHON_PATH=C:\Program Files\Python312"
set "PYTHON_SCRIPTS_PATH=C:\Program Files\Python312\Scripts"
echo "%PATH%" | find /i "%PYTHON_PATH%" >nul
if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%PYTHON_PATH%" /M >nul
echo "%PATH%" | find /i "%PYTHON_SCRIPTS_PATH%" >nul
if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%PYTHON_SCRIPTS_PATH%" /M >nul

winget install --scope machine Codeium.Windsurf -e --silent

# プログラム名: ノイズ除去 (バイラテラルフィルタ)、彩度調整、ガンマ補正、コントラスト調整 (CLAHE)によるリアルタイム動画補正プログラム
# プログラム名: リアルタイム動画補正プログラム
# 特徴技術名: CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)
# 出典: Bradski, G., & Kaehler, A. (2008). Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library. O'Reilly Media, Inc.
# 特徴機能: 画像を小さな領域（タイル）に分割し、各領域でヒストグラム均等化を行います。その際、ノイズが増幅されるのを防ぐためにコントラストに上限（クリップリミット）を設定する機能です。これにより、画像全体の照明のむらを補正しつつ、局所的なディテールを鮮明にすることが可能です。
# 学習済みモデル: なし
# 特徴技術および学習済モデルの利用制限: 本プログラムが利用する技術（OpenCV）は、3-clause BSD license等の下で提供されており、商用利用も可能ですが、一部特許で保護されたアルゴリズムが含まれる可能性があります。詳細は公式のライセンス情報を参照し、必ず利用者自身で利用制限を確認してください。
# 方式設計:
#     - 関連利用技術:
#         - OpenCV: 動画の入出力、画像処理（バイラテラルフィルタ、彩度調整、ガンマ補正、色空間変換、CLAHE）に使用します。
#         - tkinter: 各種補正パラメータをリアルタイムで調整するためのGUI（スライダー）を提供します。
#         - Pillow (PIL): OpenCVのウィンドウに日本語テキストを描画するために使用します。
#     - 入力と出力:
#         入力: 動画（ユーザは「0:動画ファイル，1:カメラ，2:サンプル動画」のメニューで選択．0:動画ファイルの場合はtkinterでファイル選択．1の場合はOpenCVでカメラが開く．2の場合はhttps://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/vtest.aviを使用）
#         出力: 処理結果をOpenCVウィンドウでリアルタイムに表示します（左側：元画像、右側：処理後）。また、プログラム終了時に各フレームで適用されたパラメータ設定を`result.txt`に保存します。
#     - 処理手順:
#         1. tkinterで作成したスライダーから各種パラメータを取得します。
#         2. 入力動画のフレームに対し、ノイズ除去のためバイラテラルフィルタを適用します。
#         3. 次に、HSV色空間に変換し、彩度を調整します。
#         4. その後、ガンマ補正を適用します。
#         5. 最後に、LAB色空間に変換し、輝度チャンネルにCLAHEを適用してコントラストを調整します。
#         6. 元のフレームと処理後のフレームを水平に連結し、一つのウィンドウに表示します。
#     - 前処理、後処理: 本プログラムでは、特徴技術の効果を発揮させるための特別な前処理および後処理は実装しません。
#     - 追加処理: ユーザがGUIを通じてリアルタイムにパラメータを変更できるようにするため、OpenCVのメインループ内でtkinterのイベントループを更新する処理を追加します。
#     - 調整を必要とする設定値:
#         - bilateral_d: バイラテラルフィルタの近傍領域の直径。0で無効化。
#         - sigma_color: バイラテラルフィルタの色空間におけるシグマ値。
#         - sigma_space: バイラテラルフィルタの座標空間におけるシグマ値。
#         - saturation: 彩度の倍率。1.0で無補正。
#         - gamma: ガンマ補正の強度。1.0で無補正。
#         - clip_limit: CLAHEにおけるコントラストの上限値。
#         - tile_grid_size: CLAHEが画像を分割する際のタイル（格子）のサイズ。
# 将来方策: 現在は手動で調整しているパラメータについて、画像の特性（ヒストグラムなど）を分析し、最適な値を自動で提案する機能を将来的に追加することが考えられます。
# その他の重要事項: フォントファイル`C:/Windows/Fonts/meiryo.ttc`が存在しない環境では、テキスト表示部分でエラーが発生します。その場合は、存在する別のフォントパスに修正する必要があります。
# 前準備: pip install opencv-python pillow numpy

import cv2
import numpy as np
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, messagebox
import urllib.request
import os
import time
from datetime import datetime
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import json

# --- グローバル変数 ---
frame_count = 0
results_log = []
current_input_path = None
exit_requested = False
# Tkinter関連の変数
root_tk = None
gamma_var = None
clip_limit_var = None
tile_size_var = None
bilateral_d_var = None
sigma_color_var = None
sigma_space_var = None
saturation_var = None

# --- ヘルパー関数 ---
def create_slider(parent, text, from_, to, resolution, variable):
    tk.Label(parent, text=text).pack()
    slider = tk.Scale(parent, from_=from_, to=to, resolution=resolution, orient=tk.HORIZONTAL, variable=variable)
    slider.pack(fill=tk.X, padx=10)
    return slider

def apply_image_processing(frame, params):
    processed_frame = frame.copy()
    if params['d'] > 0:
        processed_frame = cv2.bilateralFilter(processed_frame, params['d'], params['sigma_color'], params['sigma_space'])
    if params['saturation_scale'] != 1.0:
        hsv = cv2.cvtColor(processed_frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        h, s, v = cv2.split(hsv)
        s = np.clip(s.astype(np.float32) * params['saturation_scale'], 0.0, 255.0).astype(np.uint8)
        processed_frame = cv2.cvtColor(cv2.merge((h, s, v)), cv2.COLOR_HSV2BGR)
    if params['gamma'] != 1.0:
        look_up_table = np.array([((i / 255.0) ** (1.0 / params['gamma'])) * 255 for i in np.arange(0, 256)]).astype("uint8")
        processed_frame = cv2.LUT(processed_frame, look_up_table)
    lab_frame = cv2.cvtColor(processed_frame, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    l_channel, a_channel, b_channel = cv2.split(lab_frame)
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=params['clip_limit'], tileGridSize=(params['tile_size'], params['tile_size']))
    clahe_l_channel = clahe.apply(l_channel)
    processed_frame = cv2.cvtColor(cv2.merge([clahe_l_channel, a_channel, b_channel]), cv2.COLOR_LAB2BGR)
    return processed_frame

def video_frame_processing(frame):
    global frame_count
    current_time = time.time()
    frame_count += 1
    params = {
        'd': bilateral_d_var.get(), 'sigma_color': sigma_color_var.get(), 'sigma_space': sigma_space_var.get(),
        'saturation_scale': saturation_var.get(), 'gamma': gamma_var.get(),
        'clip_limit': clip_limit_var.get(), 'tile_size': tile_size_var.get()
    }
    processed_frame = apply_image_processing(frame, params)
    # 表示順を「左:元画像, 右:処理後」に変更
    combined_frame = np.hstack((frame, processed_frame))
    result = f"Bilateral(d:{params['d']},cσ:{params['sigma_color']},sσ:{params['sigma_space']}), Sat:{params['saturation_scale']:.2f}, Gamma:{params['gamma']:.2f}, CLAHE(clip:{params['clip_limit']:.1f},tile:{params['tile_size']})"
    return combined_frame, result, current_time

def request_exit():
    global exit_requested
    exit_requested = True

def save_preset():
    preset_data = {
        "bilateral_d": bilateral_d_var.get(),
        "sigma_color": sigma_color_var.get(),
        "sigma_space": sigma_space_var.get(),
        "saturation": saturation_var.get(),
        "gamma": gamma_var.get(),
        "clip_limit": clip_limit_var.get(),
        "tile_grid_size": tile_size_var.get()
    }
    try:
        with open("preset.json", "w", encoding="utf-8") as f:
            json.dump(preset_data, f, indent=4)
        messagebox.showinfo("成功", "設定を preset.json に保存しました。")
    except Exception as e:
        messagebox.showerror("エラー", f"設定の保存中にエラーが発生しました:\n{e}")

def load_preset():
    try:
        if not os.path.exists("preset.json"):
            messagebox.showwarning("警告", "preset.json が見つかりません。")
            return
        with open("preset.json", "r", encoding="utf-8") as f:
            preset_data = json.load(f)

        bilateral_d_var.set(preset_data.get("bilateral_d", 0))
        sigma_color_var.set(preset_data.get("sigma_color", 75))
        sigma_space_var.set(preset_data.get("sigma_space", 75))
        saturation_var.set(preset_data.get("saturation", 1.0))
        gamma_var.set(preset_data.get("gamma", 1.0))
        clip_limit_var.set(preset_data.get("clip_limit", 2.0))
        tile_size_var.set(preset_data.get("tile_grid_size", 8))

        messagebox.showinfo("成功", "設定を読み込みました。")
    except json.JSONDecodeError:
        messagebox.showerror("エラー", "preset.json の形式が正しくありません。")
    except Exception as e:
        messagebox.showerror("エラー", f"設定の読み込み中にエラーが発生しました:\n{e}")

def reset_parameters():
    """スライダーをすべて初期値に戻す"""
    bilateral_d_var.set(0)
    sigma_color_var.set(75)
    sigma_space_var.set(75)
    saturation_var.set(1.0)
    gamma_var.set(1.0)
    clip_limit_var.set(2.0)
    tile_size_var.set(8)

def save_video_file():
    global current_input_path
    if not current_input_path:
        messagebox.showerror("エラー", "保存対象の動画ファイルがありません。")
        return

    output_path = filedialog.asksaveasfilename(defaultextension=".mp4", filetypes=[("MP4 files", "*.mp4"), ("All files", "*.*")])
    if not output_path:
        return

    params = {
        'd': bilateral_d_var.get(), 'sigma_color': sigma_color_var.get(), 'sigma_space': sigma_space_var.get(),
        'saturation_scale': saturation_var.get(), 'gamma': gamma_var.get(),
        'clip_limit': clip_limit_var.get(), 'tile_size': tile_size_var.get()
    }

    cap_save = cv2.VideoCapture(current_input_path)
    if not cap_save.isOpened():
        messagebox.showerror("エラー", "入力動画ファイルを開けませんでした。")
        return

    fps = cap_save.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    width = int(cap_save.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    height = int(cap_save.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
    total_frames = int(cap_save.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

    writer = cv2.VideoWriter(output_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID'), fps, (width, height))

    print("\n=== 動画ファイル保存開始 ===")
    print(f"入力: {os.path.basename(current_input_path)}")
    print(f"出力: {os.path.basename(output_path)}")

    for i in range(total_frames):
        ret, frame = cap_save.read()
        if not ret:
            break
        processed_frame = apply_image_processing(frame, params)
        writer.write(processed_frame)
        progress = (i + 1) / total_frames * 100
        print(f"\r処理中: {i + 1}/{total_frames} ({progress:.2f}%)", end="")

    print("\n=== 動画ファイル保存完了 ===")
    cap_save.release()
    writer.release()
    messagebox.showinfo("完了", "動画の保存が完了しました。")

# --- メイン処理 ---
print("リアルタイム動画補正プログラム")
print("補正パラメータをGUIで調整できます。")
print("\n入力ソースを選択してください:")
print("0: 動画ファイル")
print("1: カメラ")
print("2: サンプル動画")

choice = input("選択: ")

cap = None
if choice == '0':
    temp_root = tk.Tk()
    temp_root.withdraw()
    path = filedialog.askopenfilename()
    temp_root.destroy()
    if not path:
        exit()
    current_input_path = path
    cap = cv2.VideoCapture(current_input_path)
elif choice == '1':
    cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
    if not cap.isOpened():
        cap = cv2.VideoCapture(0)
elif choice == '2':
    SAMPLE_URL = 'https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/vtest.avi'
    SAMPLE_FILE = 'vtest.avi'
    try:
        urllib.request.urlretrieve(SAMPLE_URL, SAMPLE_FILE)
        current_input_path = os.path.abspath(SAMPLE_FILE)
        cap = cv2.VideoCapture(current_input_path)
    except Exception as e:
        print(f"ダウンロードに失敗しました: {e}")
        exit()
else:
    print("無効な選択です。")
    exit()

if not cap.isOpened():
    print('動画ファイル・カメラを開けませんでした')
    exit()

root_tk = tk.Tk()
root_tk.title("パラメータ調整")
root_tk.geometry("300x630")

bilateral_d_var = tk.IntVar(value=0)
sigma_color_var = tk.IntVar(value=75)
sigma_space_var = tk.IntVar(value=75)
saturation_var = tk.DoubleVar(value=1.0)
gamma_var = tk.DoubleVar(value=1.0)
clip_limit_var = tk.DoubleVar(value=2.0)
tile_size_var = tk.IntVar(value=8)

create_slider(root_tk, "バイラテラルフィルタ径 d (0-15)", 0, 15, 1, bilateral_d_var)
create_slider(root_tk, "色空間シグマ σColor (0-200)", 0, 200, 1, sigma_color_var)
create_slider(root_tk, "座標空間シグマ σSpace (0-200)", 0, 200, 1, sigma_space_var)
create_slider(root_tk, "彩度 (0.0-3.0)", 0.0, 3.0, 0.1, saturation_var)
create_slider(root_tk, "ガンマ (0.1-5.0)", 0.1, 5.0, 0.1, gamma_var)
create_slider(root_tk, "CLAHE クリップリミット (1.0-40.0)", 1.0, 40.0, 1.0, clip_limit_var)
create_slider(root_tk, "CLAHE タイルサイズ (1-32)", 1, 32, 1, tile_size_var)

preset_frame = tk.Frame(root_tk)
preset_frame.pack(pady=5)
load_button = tk.Button(preset_frame, text="設定を読み込み", command=load_preset)
load_button.pack(side=tk.LEFT, padx=5)
save_preset_button = tk.Button(preset_frame, text="設定を保存", command=save_preset)
save_preset_button.pack(side=tk.LEFT, padx=5)
reset_button = tk.Button(preset_frame, text="リセット", command=reset_parameters)
reset_button.pack(side=tk.LEFT, padx=5)

save_button_state = tk.NORMAL if choice != '1' else tk.DISABLED
save_button = tk.Button(root_tk, text="動画をファイルに保存...", command=save_video_file, state=save_button_state)
save_button.pack(pady=5)

exit_button = tk.Button(root_tk, text="終了", command=request_exit)
exit_button.pack(pady=5)

print('\n=== 動画処理開始 ===')
print('操作方法:')
print('  q キー: プログラム終了')
print('  r キー: 動画の先頭に戻る (動画ファイルのみ)')
print('  終了ボタン: GUIからプログラムを終了')
try:
    # ウィンドウタイトルを「左:元画像, 右:処理後」に変更
    MAIN_FUNC_DESC = "画像補正 (左: 元画像, 右: 処理後)"
    while True:
        if exit_requested:
            break

        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            if choice != '1':
                cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, 0)
                frame_count = 0
                continue
            else:
                break

        processed_frame, result, current_time = video_frame_processing(frame)
        cv2.imshow(MAIN_FUNC_DESC, processed_frame)
        log_entry = f"{datetime.fromtimestamp(current_time).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')[:-3]} {result}" if choice == '1' else f"Frame: {frame_count}, {result}"
        print(log_entry)
        results_log.append(log_entry)
        root_tk.update()

        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
        if key == ord('q'):
            break
        elif key == ord('r') and choice != '1':
            cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, 0)
            frame_count = 0
            results_log.clear()
            print("\n--- 動画の先頭に戻りました ---")
finally:
    print('\n=== プログラム終了 ===')
    if cap:
        cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    if root_tk:
        root_tk.destroy()
    if results_log:
        with open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write('=== 結果 ===\n')
            f.write(f'処理フレーム数: {frame_count}\n\n')
            f.write('\n'.join(results_log))
        print(f'\n処理結果をresult.txtに保存しました')