diff --git a/README.md b/README.md
index 1730407..81b0c3a 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -2,21 +2,23 @@
 
 Сервис: http://kb.athene.tech/swagger-ui/index.html
 
-Ручная установка зависимостей:
+Настройка виртуальной среды и установка зависимостей:
 
 ```commandline
-pip install -r requirements.txt
-```
+python -m venv --clear .venv
 
-Ручная установка зависимостей для mac с Apple Silicon:
+.venv\Scripts\activate.bat
+# или
+.\.venv\Scripts\Activate.ps1
+# или
+source .venv/bin/activate
 
-```commandline
-pip install -r requirements-mac.txt
+python -m pip install -r requirements.txt
 ```
 
 Запуск:
 
 ```commandline
-main.py <Ontology UID> <Image Path>
-main.py 5cc5570b-6ed9-3b33-9db4-bdb8ecb9f890 "test-data/lectionAudi/2021-03-12 13-48-31.JPG"
+python main.py <Ontology UID> <Image Path>
+python main.py 5cc5570b-6ed9-3b33-9db4-bdb8ecb9f890 "test-data/lectionAudi/2021-03-12 13-48-31.JPG"
 ```
diff --git a/webApp.py b/webApp.py
index a364496..df763ee 100644
--- a/webApp.py
+++ b/webApp.py
@@ -13,6 +13,7 @@ def main():
 
 @app.route("/analyze", methods=["POST"])
 def analyze():
+    # Первоначальные проверки.
     if 'image' not in request.files or request.files['image'].filename == '':
         return {
             'success': False,
@@ -23,14 +24,25 @@ def analyze():
             'success': False,
             'error': 'Загрузка онтологии ещё не реализована',
         }
-    img = request.files['image'].read();
-    img = numpy.fromstring(img, numpy.uint8)
-    img = get_image_buf_as_array(img)
+
+    # Подготовка исходного изображения.
+    image_source = request.files['image'].read();
+    image_source = numpy.fromstring(image_source, numpy.uint8)
+    image_source = get_image_buf_as_array(image_source)
+    
+    # Подготовка прочих данных и выполнение запроса.
     queries = [ 'QueryGetNotEmpty', 'QueryGetCheck', 'QueryGetEmpty' ]
-    results, response = analyze_base('5cc5570b-6ed9-3b33-9db4-bdb8ecb9f890', img, queries)
-    imencoded = cv.imencode(".jpg", results[0].plot())[1] 
+    results, response = analyze_base('5cc5570b-6ed9-3b33-9db4-bdb8ecb9f890', image_source, queries)
+    
+    # Подготовка изображения с ответом.
+    image_result = results[0].plot()
+    image_result = cv.cvtColor(image_result, cv.COLOR_BGR2RGB)
+    image_result = cv.imencode(".jpg", image_result)[1]
+    image_result = base64.b64encode(image_result).decode("utf-8")
+    
+    # Вывод ответа.
     return {
         'success': True,
         'data': response,
-        'image': base64.b64encode(imencoded).decode("utf-8"),
+        'image': image_result,
     }