実機カメラでだけ発生する画像認識の不具合（検出漏れ・誤検出）は、ユーザーが撮ったスクリーンショットからカメラプレビュー領域を切り出すだけで、実際に失敗する入力に近いテスト画像が得られ、オフラインでの再現・反復デバッグが可能になる。

手順

1. スクリーンショットから UI を除いたカメラ映像領域を切り出す（描画オーバーレイはノイズとして混入する点は認識して扱う）。
2. 本番パイプラインと同一の入力条件（解像度・縮小方式・前処理）に揃える。ここが最重要で、切り出したままの解像度では検出成功し、本番相当（例: 幅720px）に縮小すると失敗が再現する、という形で結果が反転しうる。スケール依存の固定パラメータ（ブロックサイズ・モルフォロジーカーネル等）がある限り、解像度違いの検証は検証にならない。
3. 静止画1枚ではライブ映像のフレーム変動を代表できないため、摺動スイープ（軽いブラー段階・数pxの平行移動・スケール変化）をかけた複数バリアントで検出を回し、「どの条件で何が検出されるか」の分布を見る。安定化層（トラッキング）が拾うのは「安定して出続ける候補」なので、真の対象が間欠的・偽候補が安定という分布が見えれば実機現象を説明できる。
4. 再現フレームはそのまま回帰テスト化する（PII を含む場合はコミットせずローカル専用にし、同条件の合成画像をコミット側に置く）。

なぜ

実機デバッグは往復が遅く試行回数が稼げない。スクリーンショットはユーザーが不具合報告に添えることが多く、追加の採取依頼なしに失敗入力を得られる。切り出し画像は圧縮・モアレ・再撮影ノイズを含むが、それらこそが実機での入力品質に近い。

検証方法

再現フレームで実機と同じ失敗（同じ偽検出矩形・同じ検出漏れ）が出ることを確認してから修正に入る。再現できない場合は入力条件（解像度・前処理）の差分を疑う。