# Chame seu detector de objetos a partir do seu dispositivo IoT - Wio Terminal Depois que seu detector de objetos for publicado, ele poderá ser usado a partir do seu dispositivo IoT. ## Copie o projeto do classificador de imagens A maior parte do seu detector de estoque é semelhante ao classificador de imagens que você criou em uma lição anterior. ### Tarefa - copie o projeto do classificador de imagens 1. Conecte sua ArduCam ao Wio Terminal, seguindo os passos da [lição 2 do projeto de fabricação](../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-camera.md#task---connect-the-camera). Você também pode querer fixar a câmera em uma posição única, por exemplo, pendurando o cabo sobre uma caixa ou lata, ou fixando a câmera em uma caixa com fita dupla face. 1. Crie um novo projeto para o Wio Terminal usando o PlatformIO. Chame este projeto de `stock-counter`. 1. Replique os passos da [lição 2 do projeto de fabricação](../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md#task---capture-an-image-using-an-iot-device) para capturar imagens da câmera. 1. Replique os passos da [lição 2 do projeto de fabricação](../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md#task---classify-images-from-your-iot-device) para chamar o classificador de imagens. A maior parte deste código será reutilizada para detectar objetos. ## Alterar o código de um classificador para um detector de imagens O código que você usou para classificar imagens é muito semelhante ao código para detectar objetos. A principal diferença é a URL que é chamada, obtida do Custom Vision, e os resultados da chamada. ### Tarefa - alterar o código de um classificador para um detector de imagens 1. Adicione a seguinte diretiva de inclusão no topo do arquivo `main.cpp`: ```cpp #include ``` 1. Renomeie a função `classifyImage` para `detectStock`, tanto o nome da função quanto a chamada na função `buttonPressed`. 1. Acima da função `detectStock`, declare um limite para filtrar quaisquer detecções com baixa probabilidade: ```cpp const float threshold = 0.3f; ``` Diferentemente de um classificador de imagens que retorna apenas um resultado por tag, o detector de objetos retornará múltiplos resultados, então qualquer um com baixa probabilidade precisa ser filtrado. 1. Acima da função `detectStock`, declare uma função para processar as previsões: ```cpp void processPredictions(std::vector &predictions) { for(JsonVariant prediction : predictions) { String tag = prediction["tagName"].as(); float probability = prediction["probability"].as(); char buff[32]; sprintf(buff, "%s:\t%.2f%%", tag.c_str(), probability * 100.0); Serial.println(buff); } } ``` Esta função recebe uma lista de previsões e as imprime no monitor serial. 1. Na função `detectStock`, substitua o conteúdo do `for` loop que percorre as previsões pelo seguinte: ```cpp std::vector passed_predictions; for(JsonVariant prediction : predictions) { float probability = prediction["probability"].as(); if (probability > threshold) { passed_predictions.push_back(prediction); } } processPredictions(passed_predictions); ``` Este loop percorre as previsões, comparando a probabilidade com o limite. Todas as previsões que têm uma probabilidade maior que o limite são adicionadas a uma `list` e passadas para a função `processPredictions`. 1. Faça o upload e execute seu código. Aponte a câmera para objetos em uma prateleira e pressione o botão C. Você verá a saída no monitor serial: ```output Connecting to WiFi.. Connected! Image captured Image read to buffer with length 17416 tomato paste: 35.84% tomato paste: 35.87% tomato paste: 34.11% tomato paste: 35.16% ``` > 💁 Pode ser necessário ajustar o `threshold` para um valor apropriado para suas imagens. Você poderá ver a imagem que foi capturada e esses valores na aba **Predictions** no Custom Vision.  > 💁 Você pode encontrar este código na pasta [code-detect/wio-terminal](../../../../../5-retail/lessons/2-check-stock-device/code-detect/wio-terminal). 😀 Seu programa de contador de estoque 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.