Il progetto denominato The Finder punta a creare un motore di ricerca in grado di estrarre le immagini più simili rispetto ad una inserita dall'utente.
L'architettura scelta, per la nostra applicazione, è di tipo client-server. Abbiamo effettuato questa scelta perchè così facendo, sarà possibile accedervi in facilità e con qualsiasi dispositivo avente un browser. Inoltre, non sarà richiesto all'utente di scaricare nessun file all'interno del dispositivo.
La nostra web app è composta da 4 pagine: index.html, results.html, gallery.html e upload.html
Per i dettagli si rimanda al report completo: Report finale
Per testare l'applicazione (creando un server localmente nella propria macchina) è necessario avere installato python sul proprio terminale. Inoltre è necessario installare le seguenti librerie che non sono comprese nella libreria standard di Python.
- tensorflow
- flask
- openCV
- numpy
- pillow
NB: Per poter installare la libreria TensorFlow, è stato riscontrato su Windows che potrebbe essere necessario aver abilitato l'opzione "Removing the MAX_PATH Limitation" contestualmente all'installazione di Python. Per maggiori dettagli: https://docs.python.org/3/using/windows.html#removing-the-max-path-limitation
Dopo aver scaricato lo zip da GitHub e averlo decompresso, per installare le librerie è sufficiente eseguire sul proprio terminale il comando pip install -r requirements.txt dopo essersi posizionati al percorso della cartella decompressa.
Infine, per eseguire l'applicativo da terminale, bisogna digitare il comando python3 theFinder.py.
Una volta fatta partire l'applicazione, è possibile accedervi semplicemente usando un browser, mediante l'indirizzo localhost:4555.
Nota: Al primo avvio assoluto dell'applicazione, verrà scaricato e salvato localmente in maniera automatica un pacchetto di circa 90 MB contenente i parametri pre-addestrati dell'algoritmo ResNet50. Per quanto riguarda le feature del dataset di immagini, esse sono già presenti nello zip. Se si volesse ricalcolarle, basta eliminare la cartella "features" oppure aggiungere/rimuovere immagini alla cartella "gallery". Al primo avvio dell'applicazione dopo un'aggiunta o una modifica di features saranno necessari alcuni minuti per il ricalcolo e il salvataggio.
Qualora non si volessero installare le librerie direttamente sul proprio terminale c'è la possibilità di creare un ambiente virtuale, ossia uno spazio indipendente dal resto del sistema in cui è possibile testare e lavorare con Python e pip.
E' sufficiente eseguire i seguenti comandi all'interno del terminale:
$ cd TheFinder
$ python3 -m venv venv
Windows:
$ py -3 -m venv venv
Una volta creato l'ambiente virtuale, basterà attiavarlo mediante il comando:
$ . venv/bin/activate
Windows: > venv\Scripts\activate
Dopo aver attivato l'ambiente virtuale, digitando il comando pip install -r requirements.txt vengono installate le librerie necessarie.
Se si volesse avviare il server in una macchina e accedere all'applicazione da un dispositivo qualsiasi collegato alla stessa rete, è necessaria una modifica al codice: all'ultima riga del file theFinder.py, modificare
app.run(port=4555, debug=True, use_reloader=False)
con
app.run(host="0.0.0.0", port=4555, debug=True, use_reloader=False)
Successivamente, dopo aver lanciato l'applicativo nella macchina server, prendere nota dell'indirizzo IP di quest'ultima.
Per collegarsi da un altro dispositivo, sarà sufficiente usare un browser, mediante l'indirizzo indirizzoip_server:4555.