YOLOv12による物体検出・ByteTrackによる追跡とTTAの機能付き（COCO 80クラス）（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: YOLOv12物体検出プログラム・ByteTrackによる追跡とTTAの機能付き（COCO 80クラス）
# 特徴技術名: YOLOv12 (You Only Look Once version 12)
# 出典: Tian, Yunjie and Ye, Qixiang and Doermann, David (2025). YOLOv12: Attention-Centric Real-Time Object Detectors. arXiv preprint arXiv:2502.12524. GitHub: https://github.com/sunsmarterjie/yolov12
# 特徴機能: Area Attention機構による物体検出、TTA、ByteTrack追跡
# 学習済みモデル: yolo12n.pt (COCOデータセットで事前学習済み、80クラス対応、nanoバリアント、手動配置が必要)で、クラス0が人物（person）を検出可能
#   モデルサイズ選択可能（デフォルト：n）:
#   n (nano): yolo12n.pt - 軽量
#   s (small): yolo12s.pt - 軽量
#   m (medium): yolo12m.pt - バランス型
#   l (large): yolo12l.pt - 精度重視
#   x (extra large): yolo12x.pt - 最大精度
# 方式設計:
#   - 関連利用技術:
#     - PyTorch: 深層学習フレームワーク、CUDA対応によるGPU加速
#     - OpenCV: 画像処理、カメラ制御、描画処理、動画入出力管理
#     - ByteTrack: カルマンフィルタとハンガリアンアルゴリズムによる物体追跡（boxmotパッケージ版）
#     - TTA (Test Time Augmentation): 複数の画像変換で推論し結果を統合
#   - 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: OpenCV画面でリアルタイム表示（検出したオブジェクトをバウンディングボックスで表示）、フレーム毎のprint()による処理結果表示、プログラム終了時にresult.txtファイルに保存
#   - 処理手順: 1.フレーム取得、2.前処理(CLAHE)、3.TTA適用、4.YOLOv12推論実行、5.信頼度閾値による選別、6.ByteTrack追跡、7.バウンディングボックス描画
#   - 前処理、後処理: 前処理：CLAHE適用。YOLOv12内部で自動実行（640x640リサイズ、正規化）。後処理：信頼度による閾値フィルタリング、ByteTrack追跡による検出結果の安定化とID管理
#   - 追加処理: CUDA/CPU自動検出機能により、GPU搭載環境では自動的に処理実行。検出結果の信頼度降順ソートにより重要な検出を優先表示。TTA - 水平反転による推論結果の統合
#   - 調整を必要とする設定値: CONF_THRESH（オブジェクト検出信頼度閾値、デフォルト0.5）- 値を上げると誤検出が減少するが検出漏れが増加、TTA_ENABLED（TTAの有効/無効、デフォルトTrue）
# 将来方策: CONF_THRESHの動的調整機能。フレーム毎の検出数を監視し、検出数が閾値を超えた場合は信頼度を上げ、検出数が少ない場合は下げる適応的制御の実装
# その他の重要事項: Windows環境専用設計、CUDA対応GPU推奨（自動検出・CPUフォールバック機能付き）、初回実行時は学習済みモデルの手動配置が必要
# 特徴技術および学習済みモデルの利用制限: AGPL-3.0ライセンス。商用利用の場合はUltralyticsのエンタープライズライセンスが必要。学術研究目的での利用は可能。詳細はhttps://github.com/sunsmarterjie/yolov12のライセンス情報を確認すること。必ず利用者自身で利用制限を確認すること。
# 前準備:
#   - pip install -U torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
#   - pip install ultralytics opencv-python numpy pillow boxmot

import cv2
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
import torch
import torchvision
import numpy as np
import time
import urllib.request
from ultralytics import YOLO
from datetime import datetime
import sys
import io
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
from boxmot import ByteTrack
import threading

# Windows文字エンコーディング設定
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8', line_buffering=True)

# GPU/CPU自動選択
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print(f'デバイス: {str(device)}')
# GPU使用時の最適化
if device.type == 'cuda':
    torch.backends.cudnn.benchmark = True

# ===== 設定・定数管理 =====
# モデル情報
MODEL_INFO = {
    'n': {'name': 'Nano', 'desc': '軽量', 'params': '3.2M'},
    's': {'name': 'Small', 'desc': '軽量', 'params': '11.2M'},
    'm': {'name': 'Medium', 'desc': 'バランス型', 'params': '25.9M'},
    'l': {'name': 'Large', 'desc': '精度重視', 'params': '43.7M'},
    'x': {'name': 'Extra Large', 'desc': '最大精度', 'params': '68.2M'}
}

# 日本語クラス名マッピング
CLASS_NAMES_JP = {
    'person': '人', 'bicycle': '自転車', 'car': '車', 'motorcycle': 'バイク',
    'airplane': '飛行機', 'bus': 'バス', 'train': '電車', 'truck': 'トラック',
    'boat': 'ボート', 'traffic light': '信号機', 'fire hydrant': '消火栓',
    'stop sign': '停止標識', 'parking meter': 'パーキングメーター', 'bench': 'ベンチ',
    'bird': '鳥', 'cat': '猫', 'dog': '犬', 'horse': '馬', 'sheep': '羊',
    'cow': '牛', 'elephant': '象', 'bear': '熊', 'zebra': 'シマウマ', 'giraffe': 'キリン',
    'backpack': 'リュック', 'umbrella': '傘', 'handbag': 'ハンドバッグ', 'tie': 'ネクタイ',
    'suitcase': 'スーツケース', 'frisbee': 'フリスビー', 'skis': 'スキー板',
    'snowboard': 'スノーボード', 'sports ball': 'ボール', 'kite': '凧',
    'baseball bat': 'バット', 'baseball glove': 'グローブ', 'skateboard': 'スケートボード',
    'surfboard': 'サーフボード', 'tennis racket': 'テニスラケット', 'bottle': 'ボトル',
    'wine glass': 'ワイングラス', 'cup': 'カップ', 'fork': 'フォーク', 'knife': 'ナイフ',
    'spoon': 'スプーン', 'bowl': 'ボウル', 'banana': 'バナナ', 'apple': 'リンゴ',
    'sandwich': 'サンドイッチ', 'orange': 'オレンジ', 'broccoli': 'ブロッコリー',
    'carrot': 'ニンジン', 'hot dog': 'ホットドッグ', 'pizza': 'ピザ', 'donut': 'ドーナツ',
    'cake': 'ケーキ', 'chair': '椅子', 'couch': 'ソファ', 'potted plant': '鉢植え',
    'bed': 'ベッド', 'dining table': 'テーブル', 'toilet': 'トイレ', 'tv': 'テレビ',
    'laptop': 'ノートPC', 'mouse': 'マウス', 'remote': 'リモコン', 'keyboard': 'キーボード',
    'cell phone': '携帯電話', 'microwave': '電子レンジ', 'oven': 'オーブン',
    'toaster': 'トースター', 'sink': 'シンク', 'refrigerator': '冷蔵庫',
    'book': '本', 'clock': '時計', 'vase': '花瓶', 'scissors': 'ハサミ',
    'teddy bear': 'ぬいぐるみ', 'hair drier': 'ドライヤー', 'toothbrush': '歯ブラシ'
}

# COCO 80クラス名
COCO_CLASSES = list(CLASS_NAMES_JP.keys())

# クラスごとの色生成（HSVからBGRに変換）
def generate_colors(num_classes):
    colors = []
    for i in range(num_classes):
        hue = int(180.0 * i / num_classes)
        hsv = np.uint8([[[hue, 255, 255]]])
        bgr = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)[0][0]
        colors.append((int(bgr[0]), int(bgr[1]), int(bgr[2])))
    return colors

# 80クラス分の色を生成
CLASS_COLORS = generate_colors(80)

# BGR→RGB色変換のヘルパー関数
def bgr_to_rgb(color_bgr):
    """BGRカラーをRGBカラーに変換"""
    return (color_bgr[2], color_bgr[1], color_bgr[0])

# 日本語フォント設定
FONT_PATH = 'C:/Windows/Fonts/meiryo.ttc'
FONT_SIZE_MAIN = 16
font_main = ImageFont.truetype(FONT_PATH, FONT_SIZE_MAIN)

SAMPLE_URL = 'https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/vtest.avi'
SAMPLE_FILE = 'vtest.avi'

# 調整可能な設定値
CONF_THRESH = 0.5  # 検出パラメータ（調整可能）
IOU_THRESH = 0.45
CLAHE_CLIP_LIMIT = 2.0  # CLAHE制限値
CLAHE_TILE_SIZE = (8, 8)  # CLAHEタイルサイズ
MAIN_FUNC_DESC = "YOLOv12 Object Detection (CLAHE)"  # OpenCVウィンドウ名
TTA_ENABLED = True      # TTA（Test Time Augmentation）の有効/無効
TTA_CONF_BOOST = 0.03   # TTA使用時の信頼度ブースト値
NMS_THRESHOLD = 0.6     # TTA用のNMS閾値（独立管理）
USE_TRACKER = True      # トラッカーの使用有無

# CLAHEオブジェクトをグローバルスコープで一度だけ定義
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=CLAHE_CLIP_LIMIT, tileGridSize=CLAHE_TILE_SIZE)

# ByteTrackトラッカーを初期化
tracker = ByteTrack() if USE_TRACKER else None

# グローバル変数
frame_count = 0
results_log = []
class_counts = {}
model = None

class ThreadedVideoCapture:
    """スレッド化されたVideoCapture（常に最新フレームを取得）"""
    def __init__(self, src, is_camera=False):
        if is_camera:
            self.cap = cv2.VideoCapture(src, cv2.CAP_DSHOW)
            fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G')
            self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, fourcc)
            self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 60)
        else:
            self.cap = cv2.VideoCapture(src)

        self.grabbed, self.frame = self.cap.read()
        self.stopped = False
        self.lock = threading.Lock()
        self.thread = threading.Thread(target=self.update, args=())
        self.thread.daemon = True
        self.thread.start()

    def update(self):
        """バックグラウンドでフレームを取得し続ける"""
        while not self.stopped:
            grabbed, frame = self.cap.read()
            with self.lock:
                self.grabbed = grabbed
                if grabbed:
                    self.frame = frame

    def read(self):
        """最新フレームを返す"""
        with self.lock:
            return self.grabbed, self.frame.copy() if self.grabbed else None

    def isOpened(self):
        return self.cap.isOpened()

    def get(self, prop):
        return self.cap.get(prop)

    def release(self):
        self.stopped = True
        self.thread.join()
        self.cap.release()

def display_program_header():
    # プログラム概要表示
    print('=== YOLOv12オブジェクト検出プログラム (CLAHE) ===')
    print('概要: リアルタイムでオブジェクトを検出し、バウンディングボックスで表示します')
    print('機能: YOLOv12によるオブジェクト検出（COCOデータセット80クラス）')
    print('技術: CLAHE (コントラスト強化) + ByteTrack による追跡 + TTA (Test Time Augmentation)')
    print('操作: qキーで終了')
    print('出力: 各フレームでの処理結果表示、終了時にresult.txt保存')
    print()

# ===== 共通処理関数 =====
def draw_texts_with_pillow(bgr_frame, texts):
    """テキスト描画, texts: list of dict with keys {text, org, color, font_type}"""
    img_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(bgr_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    draw = ImageDraw.Draw(img_pil)

    for item in texts:
        text = item['text']
        x, y = item['org']
        color = item['color']  # RGB
        draw.text((x, y), text, font=font_main, fill=color)

    return cv2.cvtColor(np.array(img_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)

# ===== TTA機能 =====
def normal_inference(frame, model, conf):
    """通常の推論処理"""
    results = model(frame, device=device, verbose=False)

    objects = []
    if results[0].boxes is not None:
        boxes = results[0].boxes.xywh.cpu().numpy()
        confs = results[0].boxes.conf.cpu().numpy()
        classes = results[0].boxes.cls.cpu().numpy()

        # 信頼度閾値でフィルタリング
        valid_indices = confs > conf
        if np.any(valid_indices):
            boxes = boxes[valid_indices]
            confs = confs[valid_indices]
            classes = classes[valid_indices]

            # xywh形式からxyxy形式に変換
            boxes_xyxy = boxes.copy()
            boxes_xyxy[:, 0] = boxes[:, 0] - boxes[:, 2] / 2
            boxes_xyxy[:, 1] = boxes[:, 1] - boxes[:, 3] / 2
            boxes_xyxy[:, 2] = boxes[:, 0] + boxes[:, 2] / 2
            boxes_xyxy[:, 3] = boxes[:, 1] + boxes[:, 3] / 2

            # 信頼度で降順ソート
            sorted_indices = np.argsort(confs)[::-1]
            boxes_xyxy = boxes_xyxy[sorted_indices]
            confs = confs[sorted_indices]
            classes = classes[sorted_indices]

            for i, (box, conf_val, cls) in enumerate(zip(boxes_xyxy, confs, classes)):
                x1, y1, x2, y2 = map(int, box)
                class_id = int(cls)
                object_data = {
                    'box': (x1, y1, x2, y2),
                    'detection_conf': conf_val,
                    'class_id': class_id,
                    'class_name': COCO_CLASSES[class_id]
                }
                objects.append(object_data)

    return objects

def apply_tta_inference(frame, model, conf):
    """Test Time Augmentation (TTA)を適用した推論"""
    frame_width = frame.shape[1]

    # 水平反転画像を作成
    flipped_frame = cv2.flip(frame, 1)

    # バッチ推論
    results = model([frame, flipped_frame], verbose=False)

    # 元画像の結果を取得
    all_boxes = []
    all_confs = []
    all_classes = []

    if results[0].boxes is not None and len(results[0].boxes) > 0:
        boxes_orig = results[0].boxes.xyxy
        confs_orig = results[0].boxes.conf
        classes_orig = results[0].boxes.cls
        all_boxes.append(boxes_orig)
        all_confs.append(confs_orig)
        all_classes.append(classes_orig)

    # 反転画像の結果を取得し、座標を元に戻す
    if len(results) > 1 and results[1].boxes is not None and len(results[1].boxes) > 0:
        boxes_flipped = results[1].boxes.xyxy.clone()
        confs_flipped = results[1].boxes.conf
        classes_flipped = results[1].boxes.cls

        # 水平反転画像での検出結果を元の画像座標系に変換
        # x1, x2 の大小関係を保つ必要がある
        if boxes_flipped.shape[0] > 0:
            x1_flipped = boxes_flipped[:, 0].clone()
            x2_flipped = boxes_flipped[:, 2].clone()
            # 元の画像座標系での新しい座標
            boxes_flipped[:, 0] = frame_width - 1 - x2_flipped  # 新しいx1（左端）
            boxes_flipped[:, 2] = frame_width - 1 - x1_flipped  # 新しいx2（右端）

        all_boxes.append(boxes_flipped)
        all_confs.append(confs_flipped)
        all_classes.append(classes_flipped)

    # 結果が空の場合は空リストを返す
    if len(all_boxes) == 0:
        return []

    # 全ての結果を結合
    all_boxes = torch.cat(all_boxes, dim=0)
    all_confs = torch.cat(all_confs, dim=0)
    all_classes = torch.cat(all_classes, dim=0)

    # 信頼度閾値でフィルタリング
    valid_indices = all_confs > conf
    if valid_indices.sum() > 0:
        all_boxes = all_boxes[valid_indices]
        all_confs = all_confs[valid_indices]
        all_classes = all_classes[valid_indices]

        # torchvisionのNMSを使用
        nms_indices = torchvision.ops.nms(all_boxes, all_confs, iou_threshold=NMS_THRESHOLD)
        final_boxes = all_boxes[nms_indices].cpu().numpy()
        final_confs = all_confs[nms_indices].cpu().numpy()
        final_classes = all_classes[nms_indices].cpu().numpy()

        # 信頼度で降順ソート
        sorted_indices = np.argsort(final_confs)[::-1]
        final_boxes = final_boxes[sorted_indices]
        final_confs = final_confs[sorted_indices]
        final_classes = final_classes[sorted_indices]

        # 結果をリスト形式に変換
        objects = []
        for i in range(len(final_confs)):
            x1, y1, x2, y2 = map(int, final_boxes[i])
            class_id = int(final_classes[i])
            # TTAで検出された場合、信頼度をブースト
            conf_boost = TTA_CONF_BOOST if TTA_ENABLED else 0
            object_data = {
                'box': (x1, y1, x2, y2),
                'detection_conf': min(1.0, final_confs[i] + conf_boost),
                'class_id': class_id,
                'class_name': COCO_CLASSES[class_id]
            }
            objects.append(object_data)

        return objects

    return []

def apply_tta_if_enabled(frame, model, conf):
    """TTA機能を条件付きで適用"""
    if not TTA_ENABLED:
        return normal_inference(frame, model, conf)
    return apply_tta_inference(frame, model, conf)

# ===== トラッキング機能 =====
def apply_bytetrack(objects, frame):
    """ByteTrackerを使用したトラッキング処理"""
    global tracker

    # 検出結果が0件でもトラッカーの状態更新と予測結果取得を行う
    if len(objects) > 0:
        dets_array = np.array([[obj['box'][0], obj['box'][1], obj['box'][2], obj['box'][3],
                                obj['detection_conf'], obj['class_id']]
                               for obj in objects])
    else:
        # 検出がない場合は空の配列を渡す
        dets_array = np.empty((0, 6))

    # 常にトラッカーを更新し、現在のフレームでの追跡結果（または予測結果）を取得する
    tracks = tracker.update(dets_array, frame)

    tracked_objects = []
    # tracker.updateが返す結果を処理する（検出0件でも予測結果が返る可能性がある）
    if len(tracks) > 0:
        for track in tracks:
            if len(track) >= 7:
                x1, y1, x2, y2, track_id, conf, cls = track[:7]
                name = model.names[int(cls)]
                tracked_objects.append({
                    'box': (int(x1), int(y1), int(x2), int(y2)),
                    'track_id': int(track_id),
                    'detection_conf': float(conf),
                    'class_id': int(cls),
                    'name': name
                })
    return tracked_objects

def apply_tracking_if_enabled(objects, frame):
    """トラッキング機能を条件付きで適用"""
    if not USE_TRACKER:
        return objects
    return apply_bytetrack(objects, frame)

# ===== 物体検出タスク固有の処理 =====
def draw_detection_results(frame, objects):
    """物体検出の描画処理"""
    # バウンディングボックスを描画（OpenCVで）
    for i, obj in enumerate(objects):
        x1, y1, x2, y2 = obj['box']
        class_id = obj['class_id']
        color = CLASS_COLORS[class_id]
        cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)

    # 構造化されたテキスト描画を実行
    texts_to_draw = []
    for obj in objects:
        x1, y1, x2, y2 = obj['box']
        class_id = obj['class_id']
        class_name = obj.get('name') if 'name' in obj else obj.get('class_name')
        jp_name = CLASS_NAMES_JP.get(class_name, class_name)
        color = CLASS_COLORS[class_id]

        track_id = obj.get('track_id', 0) if USE_TRACKER else 0
        if USE_TRACKER and track_id > 0:
            label = f"ID:{track_id} {jp_name}: {obj['detection_conf']:.1%}"
        else:
            label = f"{jp_name}: {obj['detection_conf']:.1%}"

        texts_to_draw.append({
            'text': label,
            'org': (x1, y1-10),
            'color': bgr_to_rgb(color),
            'font_type': 'main'
        })

    frame = draw_texts_with_pillow(frame, texts_to_draw)

    tta_status = "TTA:ON" if TTA_ENABLED else "TTA:OFF"
    tracker_status = "ByteTrack:ON" if USE_TRACKER else "ByteTrack:OFF"
    info1 = f'YOLOv12 ({MODEL_INFO[MODEL_SIZE]["name"]}) | Frame: {frame_count} | Objects: {len(objects)} | {tta_status} | {tracker_status}'
    info2 = 'Press: q=Quit'
    cv2.putText(frame, info1, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255, 255, 255), 2)
    cv2.putText(frame, info2, (10, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 0), 1)

    return frame

def format_detection_output(objects):
    """物体検出の出力フォーマット"""
    if objects:
        results = []
        for obj in objects:
            x1, y1, x2, y2 = obj['box']
            class_name = obj.get('name') if 'name' in obj else obj.get('class_name')
            conf = obj['detection_conf']
            if USE_TRACKER and 'track_id' in obj:
                results.append(f'class={class_name},id={obj["track_id"]},conf={conf:.3f},box=[{x1},{y1},{x2},{y2}]')
            else:
                results.append(f'class={class_name},conf={conf:.3f},box=[{x1},{y1},{x2},{y2}]')
        result = f'count={len(objects)}; ' + ' | '.join(results)
    else:
        result = 'count=0'
    return result

def detect_objects(frame):
    """共通の検出処理（CLAHE、推論、検出を実行）"""
    global model
    H, W, _ = frame.shape

    # AIモデルの入力用にCLAHEを適用（YUV色空間で輝度チャンネルのみ処理）
    yuv_img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2YUV)
    yuv_img[:,:,0] = clahe.apply(yuv_img[:,:,0])
    clahe_frame = cv2.cvtColor(yuv_img, cv2.COLOR_YUV2BGR)

    # TTA適用
    objects = apply_tta_if_enabled(clahe_frame, model, CONF_THRESH)

    return objects

def process_video_frame(frame):
    """動画用ラッパー"""
    # 共通の検出処理
    objects = detect_objects(frame)

    # トラッキングを条件付きで適用
    tracked_objects = apply_tracking_if_enabled(objects, frame)

    # クラスごとの検出数を更新
    global class_counts
    for obj in tracked_objects:
        name = obj.get('name') if 'name' in obj else obj.get('class_name')
        if name not in class_counts:
            class_counts[name] = 0
        class_counts[name] += 1

    # 物体検出固有の描画処理
    frame = draw_detection_results(frame, tracked_objects)

    # 物体検出固有の出力フォーマット
    result = format_detection_output(tracked_objects)

    return frame, result

def video_frame_processing(frame, timestamp_ms, is_camera):
    """フレーム処理メイン関数 (CLAHE対応)"""
    global frame_count
    current_time = time.time()
    frame_count += 1

    processed_frame, result = process_video_frame(frame)

    return processed_frame, result, current_time

# プログラムヘッダー表示
display_program_header()

# ===== モデル選択 =====
while True:
    print('使用するYOLOv12モデルを選択してください:')
    for key, val in MODEL_INFO.items():
        print(f"  {key}: {val['name']} ({val['params']} params)")

    choice = input("選択 (n/s/m/l/x): ").lower()
    if choice in MODEL_INFO:
        MODEL_SIZE = choice
        break
    else:
        print("\n無効な選択です。もう一度入力してください。\n")

MODEL_NAME = f'yolo12{MODEL_SIZE}.pt'
print(f"\nモデル '{MODEL_INFO[MODEL_SIZE]['name']}' を使用します。\n")


# システム初期化
print('システム初期化中...')

if device.type == 'cuda':
    print(f'GPU検出: {torch.cuda.get_device_name(0)}')
    print(f'CUDA バージョン: {torch.version.cuda}')

# YOLOv12モデル初期化
try:
    print(f'YOLOv12 ({MODEL_INFO[MODEL_SIZE]["name"]}) モデルを初期化中...')
    model = YOLO(MODEL_NAME)
    print(f'YOLOv12 ({MODEL_INFO[MODEL_SIZE]["name"]}) モデルの初期化が完了しました')
    print(f'モデルサイズ: {MODEL_SIZE} ({MODEL_INFO[MODEL_SIZE]["name"]}={MODEL_INFO[MODEL_SIZE]["desc"]})')
except Exception as e:
    print(f'YOLOv12 ({MODEL_INFO[MODEL_SIZE]["name"]}) モデルの初期化に失敗しました')
    print(f'エラー: {e}')
    print(f"ヒント: '{MODEL_NAME}' ファイルがプログラムと同じディレクトリに配置されているか確認してください。")
    exit()

print('初期化完了')
print()

# TTA設定の表示
if TTA_ENABLED:
    print("\nTest Time Augmentation (TTA): 有効")
    print("  - 水平反転による推論結果の統合")
    print(f"  - 信頼度ブースト値: {TTA_CONF_BOOST}")
    print(f"  - NMS閾値: {NMS_THRESHOLD}")
else:
    print("\nTest Time Augmentation (TTA): 無効")

# ByteTrack設定の表示
if USE_TRACKER:
    print("\nByteTrack: 有効")
    print("  - カルマンフィルタによる動き予測")

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: ")

is_camera = (choice == '1')

if choice == '0':
    root = tk.Tk()
    root.withdraw()
    path = filedialog.askopenfilename()
    if not path:
        exit()
    cap = cv2.VideoCapture(path)
elif choice == '1':
    cap = ThreadedVideoCapture(0, is_camera=True)
else:
    print('サンプル動画をダウンロード中...')
    urllib.request.urlretrieve(SAMPLE_URL, SAMPLE_FILE)
    cap = cv2.VideoCapture(SAMPLE_FILE)

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

# フレームレートの取得とタイムスタンプ増分の計算
if is_camera:
    actual_fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    print(f'カメラのfps: {actual_fps}')
    timestamp_increment = int(1000 / actual_fps) if actual_fps > 0 else 33
else:
    video_fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    timestamp_increment = int(1000 / video_fps) if video_fps > 0 else 33

# メイン処理
print('\n=== 動画処理開始 ===')
print('操作方法:')
print('  q キー: プログラム終了')

start_time = time.time()
last_info_time = start_time
info_interval = 10.0
timestamp_ms = 0
total_processing_time = 0.0

try:
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        timestamp_ms += timestamp_increment

        processing_start = time.time()
        processed_frame, result, current_time = video_frame_processing(frame, timestamp_ms, is_camera)
        processing_time = time.time() - processing_start
        total_processing_time += processing_time

        cv2.imshow(MAIN_FUNC_DESC, processed_frame)

        if result:
            if is_camera:
                timestamp = datetime.fromtimestamp(current_time).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")[:-3]
                print(f'{timestamp}, {result}')
            else:
                print(f'Frame {frame_count}: {result}')

            results_log.append(result)

        # 情報提供（カメラモードのみ、info_interval秒ごと）
        if is_camera:
            elapsed = current_time - last_info_time
            if elapsed >= info_interval:
                total_elapsed = current_time - start_time
                actual_fps = frame_count / total_elapsed if total_elapsed > 0 else 0
                avg_processing_time = (total_processing_time / frame_count * 1000) if frame_count > 0 else 0
                print(f'[情報] 経過時間: {total_elapsed:.1f}秒, 処理フレーム数: {frame_count}, 実測fps: {actual_fps:.1f}, 平均処理時間: {avg_processing_time:.1f}ms')
                last_info_time = current_time

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

finally:
    print('\n=== プログラム終了 ===')
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    if results_log:
        with open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write('=== 結果 ===\n')
            f.write(f'使用モデル: YOLOv12 {MODEL_INFO[MODEL_SIZE]["name"]} ({MODEL_NAME})\n')
            f.write(f'処理フレーム数: {frame_count}\n')
            f.write(f'使用デバイス: {str(device).upper()}\n')
            if device.type == 'cuda':
                f.write(f'GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}\n')
            f.write(f'画像処理: CLAHE適用（YUV色空間）\n')
            f.write(f'TTA (Test Time Augmentation): {"有効" if TTA_ENABLED else "無効"}\n')
            if TTA_ENABLED:
                f.write(f'  - NMS閾値: {NMS_THRESHOLD}\n')
                f.write(f'  - 信頼度ブースト: {TTA_CONF_BOOST}\n')
            f.write(f'ByteTrack: {"有効" if USE_TRACKER else "無効"}\n')
            f.write(f'信頼度閾値: {CONF_THRESH}\n')
            f.write(f'\n検出されたクラス一覧:\n')
            for class_name, count in sorted(class_counts.items()):
                jp_name = CLASS_NAMES_JP.get(class_name, class_name)
                f.write(f'  {jp_name} ({class_name}): {count}回\n')
            f.write('\n')
            for i, result in enumerate(results_log, 1):
                f.write(f'Frame {i}: {result}\n')
        print(f'\n処理結果をresult.txtに保存しました')
        print(f'検出されたクラス数: {len(class_counts)}')