# IoT ಎಡ್ಜ್ ಆಧಾರಿತ ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ - Wio ಟರ್ಮಿನಲ್

ಈ ಪಾಠದ ಭಾಗದಲ್ಲಿ, ನೀವು IoT ಎಡ್ಜ್ ಸಾಧನದ ಮೇಲೆ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸದರೆ.

## IoT ಎಡ್ಜ್ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿ

IoT ಸಾಧನವನ್ನು IoT ಎಡ್ಜ್ ಇಮೇಜ್ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಕೆಮಾಡುವಂತೆ ಮರುನಿರ್ದೇಶನ ಮಾಡಬಹುದು. ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ URL ಅನ್ನು `http://<IP address or name>/image` ಎಂದು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇಲ್ಲಿ `<IP address or name>` ಅನ್ನು IoT ಎಡ್ಜ್ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನ IP ವಿಳಾಸ ಅಥವಾ ಹೆಸರಿನಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸಬೇಕು.

### ಟಾಸ್ಕ್ - IoT ಎಡ್ಜ್ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿ

1. `fruit-quality-detector` ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಈಗಾಗಲೇ ತೆರೆಯದಿದ್ದರೆ ತೆರೆಯಿರಿ.

1. ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ REST API ಆಗಿ HTTP ಮೂಲಕ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ, HTTPS ಅಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಕால் HTTP ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ WiFi ಕ್ಲೈಂಟನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು. ಇದಕ್ಕೆ ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. `config.h` ಫೈಲ್‌ನಿಂದ `CERTIFICATE` ಅನ್ನು ಅಳಿಸಿ.

1. `config.h` ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ URL ಅನ್ನು ಹೊಸ URL ಗೆ ನವೀಕರಿಸಬೇಕು. `PREDICTION_KEY` ಕೂಡ ಈ ಕೆಳಗೆ ಅಳಿಸಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.

    ```cpp
    const char *PREDICTION_URL = "<URL>";
    ```

    ನಿಮ್ಮ ವರ್ಗೀಕರಣ URL ಅನ್ನು `<URL>` ನೊಂದಿಗೆ ಬದಲಿ ಮಾಡಿ.

1. `main.cpp` ನಲ್ಲಿ, WiFi Client Secure ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಡೈರೆಕ್ಟಿವ್ ಅನ್ನು ಮಾನ್ಯ HTTP ಆವೃತ್ತಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ:

    ```cpp
    #include <WiFiClient.h>
    ```

1. `WiFiClient` ಘೋಷಣೆಯನ್ನು HTTP ಆವೃತ್ತಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ:

    ```cpp
    WiFiClient client;
    ```

1. WiFi ಕ್ಲೈಂಟ್ ಮೇಲೆ ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರವನ್ನು ಸಜ್ಜುಗೊಳಿಸುವ ಸಾಲನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. `connectWiFi` ಫಂಕ್ಶನ್‌ನಿಂದ `client.setCACert(CERTIFICATE);` ಸಾಲನ್ನು ಅಳಿಸಿ.

1. `classifyImage` ಫಂಕ್ಶನ್‌ನಲ್ಲಿ, ಹೆಡರ್‌ನಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಕೀ ಹೊಂದಿಸುವ `httpClient.addHeader("Prediction-Key", PREDICTION_KEY);` ಸಾಲನ್ನು ಅಳಿಸಿ.

1. ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಚಲಾಯಿಸಿ. ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ಕೆಲ ಫಲಗಳತ್ತ ತಿರಿಸಿ ಮತ್ತು C ಬಟನ್ ಒತ್ತಿ. ಸೀರಿಯಲ್ ಮಾನಿಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಕಾಣಿಬರುತ್ತದೆ:

    ```output
    Connecting to WiFi..
    Connected!
    Image captured
    Image read to buffer with length 8200
    ripe:   56.84%
    unripe: 43.16%
    ```

> 💁 ನೀವು ಈ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು [code-classify/wio-terminal](../../../../../4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/code-classify/wio-terminal) ಫೋಲ್ಡರ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು.

😀 ನಿಮ್ಮ ಫಲ ಗುಣಮಟ್ಟ ವರ್ಗೀಕರಣ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಯಶಸ್ವಿಯಾಯಿತು!

---

<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**ವಿವರಣೆ**:
ಈ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು AI ಭಾಷಾಂತರ ಸೇವೆ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ಬಳಸಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯತ್ತ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವಾಗ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾಷಾಂತರಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅತಿಶಯತೆಗಳಿರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿ ಇಡಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಇರುವ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಮಹತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಭಾಷಾಂತರವನ್ನು ಪ್ರ추천ಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಭಾಷಾಂತರದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ಹಿತಹಾನಿ ಅಥವಾ ತಪ್ಪುರ್ಥingsಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಲ್ಲ.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->