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app.py

@@ -10,63 +10,126 @@ import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 import seaborn as sns
 
-def all_likelihood_plot(csv_file_name, tmpdir):
-   df = pd.read_csv(csv_file_name, header=[1, 2])
+
+def load_and_process_csv(csv_file_path):
+   """
+   CSVファイルを読み込み、尤度データと付属肢名を抽出する
+
+   Args:
+       csv_file_path: CSVファイルのパス
+
+   Returns:
+       likelihood_df: 尤度データのDataFrame
+       bodyparts: 付属肢の名前リスト
+       point_average: 各付属肢の平均尤度
+   """
+   # DeepLabCutのCSVはマルチヘッダー形式
+   df = pd.read_csv(csv_file_path, header=[1, 2])
+   # 最初の列（通常はフレーム番号）を削除
    df = df.drop(df.columns[[0]], axis=1)
-   columns = df.columns.droplevel(1)
+   # 各カラムの第2レベル（x, y, likelihood）を削除し、第1レベル（付属肢名）のみを取得
+   bodyparts = df.columns.droplevel(1)
+   # 重複を削除（x, y, likelihoodが各付属肢にあるため）
+   bodyparts = bodyparts.drop_duplicates()
+
+   # 各付属肢のlikelihood列を抽出してDataFrameに変換
+   likelihood_list = [df[part]["likelihood"] for part in bodyparts]
+   likelihood_df = pd.DataFrame(likelihood_list, index=bodyparts).T
+
+   # 各付属肢の平均尤度を計算
+   point_average = likelihood_df.mean()
+
+   return likelihood_df, bodyparts.tolist(), point_average
 
-   # 重複を削除
-   columns = columns.drop_duplicates()
-   likelihood = [df[x]["likelihood"] for x in columns]
-   a = pd.DataFrame(likelihood, index=columns).T
 
-   #平均値を求める
-   point_average = a.mean()
-   
-   # CSVから自動的に取得した付属肢名を使用
-   parts = columns.tolist()
+def create_violin_plot(likelihood_df, bodyparts, point_average, output_path):
+   """
+   尤度データからバイオリンプロットを作成して保存する
+
+   Args:
+       likelihood_df: 尤度データのDataFrame
+       bodyparts: 付属肢の名前リスト
+       point_average: 各付属肢の平均尤度
+       output_path: 出力画像の保存パス
+   """
+   # スタイルとフォントの設定
+   sns.set(style="whitegrid", font="IPAexGothic")
+
+   # グラフの作成
+   fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
 
    # カラーマップの設定
-   cmap = plt.get_cmap('rainbow')
-   # バイオリン図のプロット
-   sns.set(style="whitegrid",font="IPAexGothic")
-   fig, ax = plt.subplots()
+   cmap = plt.get_cmap("rainbow")
+   colors = [cmap(i) for i in np.linspace(0, 1, len(bodyparts))]
 
-   # データをバイオリンプロットで描画
-   sns.violinplot(data=a, palette=[cmap(i)
-                  for i in np.linspace(0, 1, len(columns))], ax=ax,inner=None)
+   # バイオリンプロットの描画
+   sns.violinplot(data=likelihood_df, palette=colors, ax=ax, inner=None)
 
-   # 横軸のラベルを重ならないように
+   # 横軸のラベルを回転して重なりを防止
    plt.xticks(rotation=65)
 
-   ax.set_title('付属肢別の尤度')
-   ax.set_xlabel('付属肢')
-   ax.set_ylabel('尤度')
+   # グラフのタイトルと軸ラベルの設定
+   ax.set_title("付属肢別の尤度")
+   ax.set_xlabel("付属肢")
+   ax.set_ylabel("尤度")
 
-   #それぞれの要素の平均値をプロット
-   plt.scatter(x=parts, y=point_average, color='black', marker='x')
+   # 各付属肢の平均値をXマーカーでプロット
+   plt.scatter(x=range(len(bodyparts)), y=point_average, color="black", marker="x")
 
-   # 最大値を1に
+   # 尤度の範囲を0-1に設定
    plt.ylim(0, 1)
 
-   #ラベルがはみ出ないように
+   # ラベルがはみ出さないようにレイアウトを調整
    plt.tight_layout()
 
-   # グラフを表示
-   plt.savefig(f"likelihood.png", dpi=300)
+   # グラフをファイルに保存
+   plt.savefig(output_path, dpi=300)
+   plt.close()
+
+
+def process_and_plot(csv_file_path):
+   """
+   CSVファイルを処理してバイオリンプロットを作成する
+
+   Args:
+       csv_file_path: CSVファイルのパス
+
+   Returns:
+       output_path: 作成された画像ファイルのパス
+   """
+   # CSVデータを読み込み処理
+   likelihood_df, bodyparts, point_average = load_and_process_csv(csv_file_path)
+
+   # バイオリンプロットを作成して保存
+   output_path = "likelihood.png"
+   create_violin_plot(likelihood_df, bodyparts, point_average, output_path)
+
+   return output_path
 
 
 def main(csv_file):
+   """
+   Gradioインターフェース用のメイン関数
+
+   Args:
+       csv_file: Gradioからのファイルオブジェクト
+
+   Returns:
+       画像ファイルのパス
+   """
+   # 一時ディレクトリを作成して処理
    with tempfile.TemporaryDirectory(dir=".") as tmpdir:
-      all_likelihood_plot(csv_file, tmpdir)
-      return f"likelihood.png"
+      return process_and_plot(csv_file)
 
 
+# Gradioインターフェースの設定と起動
 iface = gr.Interface(
-    fn=main, 
-    inputs="file",
-    outputs="image", 
-    title="尤度のグラフを作成します。",
-    description="CSVファイルから自動的に付属肢を抽出してバイオリンプロットを作成します。"
+   fn=main,
+   inputs="file",
+   outputs="image",
+   title="DeepLabCut 尤度バイオリンプロット生成ツール",
+   description="CSVファイルから自動的に付属肢を抽出して尤度のバイオリンプロットを作成します。",
 )
-iface.launch()
+
+if __name__ == "__main__":
+   iface.launch()