# add: improved russian translation

README_RU.md

@@ -1,37 +1,41 @@
-![Logo](https://github.com/Solrikk/PicTrace/blob/main/assets/ORB/images/Orb5.png) 
+![Логотип](https://github.com/Solrikk/PicTrace/blob/main/assets/result/images/orb6.png) 
 
-<div align="center"> <h3> <a href="https://github.com/Solrikk/PicTrace/blob/main/README.md"> Английский | <a href="https://github.com/Solrikk/PicTrace/blob/main/README_RU.md">⭐Русский⭐</a> | <a href="https://github.com/Solrikk/PicTrace/blob/main/README_GE.md"> Немецкий </a> | <a href="https://github.com/Solrikk/PicTrace/blob/main/README_JP.md"> Японский </a> | <a href="README_KR.md">Корейский</a> | <a href="README_CN.md">Китайский</a> </h3> </div>
+<div align="center"> <h3> <a href="https://github.com/Solrikk/PicTrace/blob/main/README.md">⭐Английский⭐</a> | <a href="https://github.com/Solrikk/PicTrace/blob/main/README_RU.md">Русский</a> | <a href="https://github.com/Solrikk/PicTrace/blob/main/README_GE.md">Немецкий</a> | <a href="https://github.com/Solrikk/PicTrace/blob/main/README_JP.md">Японский</a> | <a href="README_KR.md">Корейский</a> | <a href="README_CN.md">Китайский</a> </h3> </div>
 
 -----------------
 
-# PicTrace
+# PicTrace 🔎
 
-🔎 _**PicTrace**_ — это эффективная платформа для сопоставления изображений, использующая `структурное сходство` и `алгоритмы ключевых точек` для быстрого и точного поиска изображений. Она позволяет загружать изображения напрямую или по URL, быстро сканируя большую базу данных для нахождения похожих изображений. С `асинхронной обработкой`, PicTrace обеспечивает плавный и быстрый `визуальный поиск`.
+_**PicTrace**_ это передовая платформа для сопоставления изображений, которая использует современные технологии для точного и эффективного поиска изображений. Поддерживая как прямую загрузку, так и отправку URL-адресов, она может быстро сканировать большую базу данных для идентификации `похожих изображений`. Используя возможности `асинхронной обработки`, PicTrace обеспечивает плавный и быстрый `визуальный поиск`, предлагая непревзойденную производительность для ваших нужд в сопоставлении изображений.
 
-## Features ⚙️
-- **_Поддержка множества технологий_** ☄️
+## Функции ⚙️
+- **_Поддержка множественных технологий_** ☄️
 
- _**Python**_ с библиотеками:
- - `FastAPI` - Используется для создания веб-приложений и обработки HTTP-запросов, поддерживает асинхронные операции. (подробности) ([details](https://fastapi.tiangolo.com/))
- - `aiohttp` - Используется для асинхронных HTTP-запросов, например, для скачивания изображений по URL. ([details](https://docs.aiohttp.org/en/stable/index.html))
- - `OpenCV (cv2)`: - Библиотека компьютерного зрения, используемая для обработки изображений, включая загрузку, изменение размера и сравнение изображений. ([details](https://gamedevacademy.org/cv2-python-tutorial-complete-guide/#:~:text=%E2%80%98cv2%E2%80%99%20is%20OpenCV%E2%80%99s%20python%20library,perceive%20visuals%20like%20a%20human))
- - `numpy` - Библиотека для работы с многомерными массивами, используется вместе с OpenCV для обработки изображений.
- - `skimage` - В частности, функция structural_similarity используется для сравнения сходства изображений.
- - `hashlib` - Используется для генерации хэшей изображений, позволяя уникально идентифицировать каждое изображение.
+ _**Python**_ с этими мощными библиотеками:
+ - **`FastAPI:`** Идеально подходит для создания веб-приложений и обработки HTTP-запросов, FastAPI известен своей высокой производительностью и поддержкой асинхронных операций. [Подробности](https://fastapi.tiangolo.com/)
+ - **`aiohttp:`** Отлично подходит для обработки асинхронных HTTP-запросов, таких как загрузка изображений по URL, делая ваше приложение быстрее и эффективнее. [Подробности](https://docs.aiohttp.org/en/stable/index.html)
+ - **`OpenCV (cv2):`** Надежная библиотека компьютерного зрения, используемая для продвинутой обработки изображений, включая загрузку, изменение размера и сравнение изображений, делая ее важным компонентом для ваших задач с изображениями. [Подробности](https://gamedevacademy.org/cv2-python-tutorial-complete-guide/#:~:text=%E2%80%98cv2%E2%80%99%20is%20OpenCV%E2%80%99s%20python%20library,perceive%20visuals%20like%20a%20human)
+ - **`numpy:`** Универсальная библиотека для работы с многомерными массивами, часто используемая вместе с OpenCV для эффективной обработки изображений. [Дополнительная информация](https://numpy.org/doc/)
+ - **`scikit-image:`** В частности, функция `structural_similarity` (SSIM) из этой библиотеки используется для сравнения сходства изображений, повышая точность вашего приложения в сопоставлении изображений. [Подробности](https://scikit-image.org/docs/stable/auto_examples/transform/plot_ssim.html)
+ - **`hashlib:`** Используется для генерации уникальных хэшей для каждого изображения, обеспечивая уникальную идентификацию и эффективное управление каждым изображением. [Дополнительная информация](https://docs.python.org/3/library/hashlib.html)
 
-- **_Поддерживает множество индексов _** 🚀
+- **_Поддержка множественных индексов_** 🚀
 
- - `Индекс структурного сходства (SSIM)` ([details](https://en.wikipedia.org/wiki/Structural_similarity_index_measure))
- - `Сопоставление признаков с дескриптором ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)` ([details](https://en.wikipedia.org/wiki/Oriented_FAST_and_rotated_BRIEF))
- - `Изменение размера и преобразование в оттенки серого` ([details](https://en.wikipedia.org/wiki/Grayscale))
- - `Хеширование для идентификации изображений`
-
-## ⚠️ Getting Started with PicTrace: ⚠️
-_PicTrace is a powerful image tracing and comparison tool designed to streamline your development process. Follow these steps to set up your environment and launch the application successfully._
+ - **`Хеширование изображений:`** Генерация уникальных хэшей для изображений для обеспечения уникальной идентификации и эффективного управления.
+ - **`Извлечение признаков с помощью ResNet50:`** Использует модель ResNet50 для извлечения надежных представлений признаков из изображений.
+ - **`Косинусное сходство:`** Измерение сходства между изображениями с использованием косинусного сходства по векторным признакам, извлеченным из изображений.
 
-### _To work with PicTrace, make sure that you have the following components installed:_
-- `Python 3.8 or higher`: The core programming language used for the development of PicTrace.
-- `pip`: The package installer for Python, used for managing software packages.
+-----------------
+
+## ⚠️ Начало работы с PicTrace: ⚠️
+_PicTrace - это мощный инструмент для отслеживания и сравнения изображений, разработанный для упрощения вашего процесса разработки. Следуйте этим шагам, чтобы настроить вашу среду и успешно запустить приложение._
+
+### Предварительные требования
+Чтобы работать с PicTrace, убедитесь, что у вас установлены следующие компоненты:
+
+- **Python 3.8 или выше:** PicTrace построен с использованием Python. Вы можете скачать последнюю версию Python с [официального сайта](https://www.python.org/downloads/).
+- **pip:** Установщик пакетов для Python, который идет в комплекте с Python 3.4 и выше. Мы будем использовать pip для установки необходимых зависимостей.
+- **Git:** Необходим для клонирования репозитория PicTrace. Если Git еще не установлен на вашей системе, следуйте инструкциям по установке на [официальном сайте Git](https://git-scm.com/downloads).
 1. **_Clone the repository:_** ✔️
 
 _First, you need to get a copy of the PicTrace source code on your local machine. Use the following command to clone the repository from `GitHub`:_