####################### Librairies nécessaires: Flask==0.11.1 Pillow==3.4.2 requests==2.9.1 pandas==0.19.2 numpy==1.12 scipy==0.18 matplotlib==1.5.3 scikit-image==0.12.0 scikit-learn==0.18.1 opencv==3.2 theano + keras ###################### Utilisation de server.py Le server.py permet de lancer un serveur local permettant de lancer nos programmes fait sur SIFT.
localhost:5000/train1/ localhost:5000/classify1/url <- url à remplir -> comparaisons des keypoints donnés par SIFT et on renvoie celui qui à le plus de keypoints en commun
localhost:5000/train2/ localhost:5000/classify2/url <- url à remplir -> comparaisons des keypoints donnés par "bag-of-words" avec comme classifieur adaboost car cela donne de meilleurs résultats Cependant, il y a en commentaire, différentes méthodes de classification.