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．
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．
