アンケート画像解析ツール

スキャンされたアンケート用紙の画像を解析し、チェックボックスの選択状態や自由記述欄の記入有無を判定して、結果を CSV ファイルに出力するためのツール群です。

主な機能

• GUIによる簡単な座標設定: アンケート用紙のどこを読み取るか、GUIで直感的に設定できます。
• スキャン時のズレ自動補正: 用紙に2点のアンカーを設定することで、スキャン時の微妙な回転やズレを自動で補正し、読み取り精度を向上させます。
• 柔軟な閾値設定: チェックボックスや自由記述欄の判定基準となる閾値を、項目ごとに細かく設定できます。
• デバッグモード: 読み取り状況を可視化した画像や、閾値調整に役立つグラフを出力し、設定の微調整をサポートします。
• 統計レポート生成: 解析結果から、単純集計やクロス集計を行ったサマリーレポートを自動生成します。

スクリーンショット

座標設定ツール (coordinate_setter.py)

デバッグ用出力 (debug_output フォルダ)

ファイル構成

• main.py: config.json の設定に基づき images フォルダ内の画像を解析し、結果を results.csv に出力するメインスクリプト。
• coordinate_setter.py: 解析領域を設定するためのGUIツール。config.json を生成します。
• analyze_results.py: results.csv の内容を集計・分析し、サマリーレポート analysis_summary.md を生成するスクリプト。
• config.json: 解析領域の座標、閾値、デバッグモードの有効/無効などを定義する設定ファイル。
• images/: 解析したいアンケート画像（JPG, PNG）を格納するフォルダ。
• results.csv: main.py によって生成される解析結果ファイル。
• free_texts/: 自由記述欄に記入があると判定された画像がコピーされるフォルダ。
• debug_output/: デバッグモード時に、解析過程の画像やグラフが保存されるフォルダ。
• analysis_summary.md: analyze_results.py によって生成される分析レポート。

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セットアップ

このツールは、ライブラリの依存関係を管理するためにConda仮想環境で実行することを強く推奨します。

1. Conda仮想環境の作成とライブラリのインストール ターミナルで以下のコマンドを実行し、必要なライブラリをインストールします。

   # 仮想環境を作成し、主要ライブラリをインストール
   conda create -n survey-tool python=3.11 tk pillow pandas opencv tqdm -y
   
   # 作成した環境を有効化
   conda activate survey-tool
   
   # pipで残りのライブラリをインストール
   pip install japanize-matplotlib

2. 仮想環境のアクティベート（2回目以降） 一度環境を作った後、ターミナルを再起動した場合など、2回目以降にこのプロジェクトを使用する際は、以下のコマンドで環境を有効化してください。

   conda activate survey-tool

   ターミナルの行頭に(survey-tool)と表示されれば成功です。

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使用手順（ワークフロー）

Step 1: coordinate_setter.py で座標を設定し config.json を作成する

まず、解析したいアンケートの「どこに」「何があるか」を定義する設定ファイル (config.json) を作成します。

1. Conda環境を有効化し、ターミナルでこのプロジェクトのディレクトリに移動します。

   conda activate survey-tool
   cd /path/to/your/project

2. 以下のコマンドで、設定ツールを起動します。

   python coordinate_setter.py

3. アプリが起動したら、以下の操作で座標を設定します。

   • 画像を開く: 「画像を開く」ボタンを押し、見本となるアンケートのスキャン画像を1枚開きます。
   • モード選択: 作成したい領域の種類（チェックボックス、自由記述欄、アンカー1, 2）を選びます。
   • 領域作成: 画像の上をドラッグして四角い領域を作成します。作成後、CSVの列名となる分かりやすい名前を入力します。
   • アンカーについて: 「アンカー1」「アンカー2」を選択して領域を作成すると、その部分画像が images フォルダに anchor1.png, anchor2.png として自動で保存されます。これはズレ補正の基準点として使われます。
   • 調整:
     • 作成した枠はドラッグで移動できます。
     • 右のリストで項目を選び「複製」「削除」ができます。
     • Shift+ドラッグで画像全体を移動、マウスホイールで拡大・縮小ができます。

4. すべての領域を設定し終えたら、「設定をJSONに保存」ボタンを押し、config.json という名前で保存します。

Step 2: main.py で解析を実行する

1. images フォルダを作成し、その中に解析したいアンケート画像をすべて入れます。（anchor1.png, anchor2.png もこのフォルダにある状態です）

2. ターミナルで以下のコマンドを実行します。

   python main.py

3. 実行が完了すると、プロジェクト直下に results.csv が生成されます。また、自由記述があった画像は free_texts フォルダにコピーされます。

   • デバッグ: config.json の "debug_mode": true を設定して実行すると、debug_output フォルダに詳細な解析画像が出力され、閾値の調整に役立ちます。

Step 3: analyze_results.py で結果を分析する

最後に、出力されたCSVファイルをもとに、集計・分析レポートを生成します。

1. ターミナルで以下のコマンドを実行します。

   python analyze_results.py

2. 実行が完了すると、analysis_summary.md が生成されます。このファイルには、各項目の選択率や、項目間の関連性を示すクロス集計表などが記載されています。