# Capturar uma imagem - Hardware Virtual IoT Nesta parte da lição, você adicionará um sensor de câmera ao seu dispositivo IoT virtual e lerá imagens dele. ## Hardware O dispositivo IoT virtual usará uma câmera simulada que envia imagens de arquivos ou da sua webcam. ### Adicionar a câmera ao CounterFit Para usar uma câmera virtual, você precisa adicionar uma ao aplicativo CounterFit. #### Tarefa - adicionar a câmera ao CounterFit Adicione a câmera ao aplicativo CounterFit. 1. Crie um novo aplicativo Python no seu computador em uma pasta chamada `fruit-quality-detector` com um único arquivo chamado `app.py` e um ambiente virtual Python, e adicione os pacotes pip do CounterFit. > ⚠️ Você pode consultar [as instruções para criar e configurar um projeto Python do CounterFit na lição 1, se necessário](../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md). 1. Instale um pacote adicional do Pip para adicionar um shim do CounterFit que pode se comunicar com sensores de câmera simulando parte do pacote [Picamera Pip](https://pypi.org/project/picamera/). Certifique-se de instalar isso a partir de um terminal com o ambiente virtual ativado. ```sh pip install counterfit-shims-picamera ``` 1. Certifique-se de que o aplicativo web CounterFit esteja em execução. 1. Crie uma câmera: 1. Na caixa *Create sensor* no painel *Sensors*, abra o menu suspenso *Sensor type* e selecione *Camera*. 1. Defina o *Name* como `Picamera`. 1. Selecione o botão **Add** para criar a câmera.  A câmera será criada e aparecerá na lista de sensores.  ## Programar a câmera O dispositivo IoT virtual agora pode ser programado para usar a câmera virtual. ### Tarefa - programar a câmera Programe o dispositivo. 1. Certifique-se de que o aplicativo `fruit-quality-detector` esteja aberto no VS Code. 1. Abra o arquivo `app.py`. 1. Adicione o seguinte código ao início do `app.py` para conectar o aplicativo ao CounterFit: ```python from counterfit_connection import CounterFitConnection CounterFitConnection.init('127.0.0.1', 5000) ``` 1. Adicione o seguinte código ao seu arquivo `app.py`: ```python import io from counterfit_shims_picamera import PiCamera ``` Este código importa algumas bibliotecas necessárias, incluindo a classe `PiCamera` da biblioteca counterfit_shims_picamera. 1. Adicione o seguinte código abaixo disso para inicializar a câmera: ```python camera = PiCamera() camera.resolution = (640, 480) camera.rotation = 0 ``` Este código cria um objeto PiCamera, define a resolução para 640x480. Embora resoluções mais altas sejam suportadas, o classificador de imagens funciona com imagens muito menores (227x227), então não há necessidade de capturar e enviar imagens maiores. A linha `camera.rotation = 0` define a rotação da imagem em graus. Se você precisar girar a imagem da webcam ou do arquivo, ajuste conforme necessário. Por exemplo, se você quiser alterar a imagem de uma banana em uma webcam no modo paisagem para o modo retrato, defina `camera.rotation = 90`. 1. Adicione o seguinte código abaixo disso para capturar a imagem como dados binários: ```python image = io.BytesIO() camera.capture(image, 'jpeg') image.seek(0) ``` Este código cria um objeto `BytesIO` para armazenar dados binários. A imagem é lida da câmera como um arquivo JPEG e armazenada neste objeto. Este objeto possui um indicador de posição para saber onde está nos dados, permitindo que mais dados sejam escritos no final, se necessário. Assim, a linha `image.seek(0)` move esta posição de volta ao início para que todos os dados possam ser lidos posteriormente. 1. Abaixo disso, adicione o seguinte para salvar a imagem em um arquivo: ```python with open('image.jpg', 'wb') as image_file: image_file.write(image.read()) ``` Este código abre um arquivo chamado `image.jpg` para escrita, depois lê todos os dados do objeto `BytesIO` e os escreve no arquivo. > 💁 Você pode capturar a imagem diretamente em um arquivo em vez de um objeto `BytesIO` passando o nome do arquivo para a chamada `camera.capture`. O motivo para usar o objeto `BytesIO` é que, mais tarde nesta lição, você poderá enviar a imagem para o seu classificador de imagens. 1. Configure a imagem que a câmera no CounterFit capturará. Você pode definir a *Source* como *File* e fazer upload de um arquivo de imagem, ou definir a *Source* como *WebCam*, e as imagens serão capturadas da sua webcam. Certifique-se de selecionar o botão **Set** após selecionar uma imagem ou sua webcam.  1. Uma imagem será capturada e salva como `image.jpg` na pasta atual. Você verá este arquivo no explorador do VS Code. Selecione o arquivo para visualizar a imagem. Se precisar de rotação, atualize a linha `camera.rotation = 0` conforme necessário e tire outra foto. > 💁 Você pode encontrar este código na pasta [code-camera/virtual-iot-device](../../../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/code-camera/virtual-iot-device). 😀 Seu programa de câmera foi um sucesso! --- **Aviso Legal**: Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.