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tfPhotoPalette開発メモ

tfPhotoPaletteの開発が継続・発展しつつあるので,これまでの流れと今後の方針について簡単にまとめたい.

当初,tfPhotoPaletteを作ったときは,機械学習のための写真集めの効率化を目的としていた. このツールでは,ウェブやローカルから読み込んだ写真を切り抜いたり,縮小したり,JSON形式でまとめて出力したり,といったことができる.

あるとき,「写真を入力に受け取って処理を行うプログラムのデモや実験ツール」として使うこともできそうな気がしてきた. そこで,必要な機能を実装して,画像分類の実験の場面やGoogle Cloud Vision APIのクライアントとして使っていた.

次第に以下のような

  • tfPhotoPaletteで好きな画像を与えて,
  • 好きな部分を好きなサイズに変換して,
  • base64エンコードしたうえでローカルサーバ(PaletteServerと呼んでいる)に送り,
  • それを受け取ったローカルサーバでいろいろな処理をして,結果をtfPhotoPaletteに返す

という流れができてきた.

https://i.gyazo.com/249ae7f81d4982eb3814c39df06cc605.png

tfPhotoPaletteは画像データに関するJSONをPOSTするだけなので,これを受け取るPaletteServerはどのような言語で書いても良い.たとえばPythonで書くとこのようになる

今後は機械学習の分野だけにこだわらずに,画像を用いた幅広い分野のデモを動かすためのツールとして,「写真収集機能」と「PaletteServer向けAPI」を充実させていこうと考えている.