<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
  "original_hash": "9c4320311c0f2c1884a6a21265d98a51",
  "translation_date": "2025-08-26T21:35:26+00:00",
  "source_file": "5-retail/lessons/2-check-stock-device/single-board-computer-count-stock.md",
  "language_code": "mo"
}
-->
# 從您的 IoT 設備計算庫存 - 虛擬 IoT 硬體與 Raspberry Pi

結合預測結果與其邊界框，可以用來計算圖像中的庫存數量。

## 顯示邊界框

作為一個有用的除錯步驟，您不僅可以將邊界框打印出來，還可以將它們繪製在捕獲圖像時寫入磁碟的圖像上。

### 任務 - 打印邊界框

1. 確保在 VS Code 中打開了 `stock-counter` 專案，並且如果您使用的是虛擬 IoT 設備，已啟動虛擬環境。

1. 將 `for` 迴圈中的 `print` 語句更改為以下內容，以將邊界框打印到控制台：

    ```python
    print(f'{prediction.tag_name}:\t{prediction.probability * 100:.2f}%\t{prediction.bounding_box}')
    ```

1. 啟動應用程式，將相機對準架子上的一些庫存。邊界框將打印到控制台，左、上、寬和高的值範圍為 0-1。

    ```output
    pi@raspberrypi:~/stock-counter $ python3 app.py 
    tomato paste:   33.42%  {'additional_properties': {}, 'left': 0.3455171, 'top': 0.09916268, 'width': 0.14175442, 'height': 0.29405564}
    tomato paste:   34.41%  {'additional_properties': {}, 'left': 0.48283678, 'top': 0.10242918, 'width': 0.11782813, 'height': 0.27467814}
    tomato paste:   31.25%  {'additional_properties': {}, 'left': 0.4923783, 'top': 0.35007596, 'width': 0.13668466, 'height': 0.28304994}
    tomato paste:   31.05%  {'additional_properties': {}, 'left': 0.36416405, 'top': 0.37494493, 'width': 0.14024884, 'height': 0.26880276}
    ```

### 任務 - 在圖像上繪製邊界框

1. Pip 套件 [Pillow](https://pypi.org/project/Pillow/) 可用於在圖像上繪製。使用以下命令安裝：

    ```sh
    pip3 install pillow
    ```

    如果您使用的是虛擬 IoT 設備，請確保在啟動的虛擬環境中執行此操作。

1. 在 `app.py` 文件的頂部添加以下匯入語句：

    ```python
    from PIL import Image, ImageDraw, ImageColor
    ```

    這將匯入編輯圖像所需的程式碼。

1. 在 `app.py` 文件的末尾添加以下程式碼：

    ```python
    with Image.open('image.jpg') as im:
        draw = ImageDraw.Draw(im)
    
        for prediction in predictions:
            scale_left = prediction.bounding_box.left
            scale_top = prediction.bounding_box.top
            scale_right = prediction.bounding_box.left + prediction.bounding_box.width
            scale_bottom = prediction.bounding_box.top + prediction.bounding_box.height
            
            left = scale_left * im.width
            top = scale_top * im.height
            right = scale_right * im.width
            bottom = scale_bottom * im.height
    
            draw.rectangle([left, top, right, bottom], outline=ImageColor.getrgb('red'), width=2)
    
        im.save('image.jpg')
    ```

    此程式碼打開之前保存的圖像進行編輯。然後，它迴圈處理預測結果，獲取邊界框，並使用 0-1 的邊界框值計算右下角座標。這些值通過乘以圖像的相關維度轉換為圖像座標。例如，如果左值為 0.5，圖像寬度為 600 像素，則轉換為 300 (0.5 x 600 = 300)。

    每個邊界框都用紅線繪製在圖像上。最後，編輯後的圖像被保存，覆蓋原始圖像。

1. 啟動應用程式，將相機對準架子上的一些庫存。您將在 VS Code 的檔案總管中看到 `image.jpg` 文件，並可以選擇它來查看邊界框。

    ![4 罐番茄醬，每罐周圍都有邊界框](../../../../../translated_images/rpi-stock-with-bounding-boxes.b5540e2ecb7cd49f1271828d3be412671d950e87625c5597ea97c90f11e01097.mo.jpg)

## 計算庫存

在上圖中，邊界框有些許重疊。如果這種重疊更大，則邊界框可能表示同一個物體。為了正確計算物體數量，您需要忽略具有顯著重疊的框。

### 任務 - 忽略重疊計算庫存

1. Pip 套件 [Shapely](https://pypi.org/project/Shapely/) 可用於計算交集。如果您使用的是 Raspberry Pi，您需要先安裝一個庫依賴項：

    ```sh
    sudo apt install libgeos-dev
    ```

1. 安裝 Shapely Pip 套件：

    ```sh
    pip3 install shapely
    ```

    如果您使用的是虛擬 IoT 設備，請確保在啟動的虛擬環境中執行此操作。

1. 在 `app.py` 文件的頂部添加以下匯入語句：

    ```python
    from shapely.geometry import Polygon
    ```

    這將匯入創建多邊形以計算重疊所需的程式碼。

1. 在繪製邊界框的程式碼上方，添加以下程式碼：

    ```python
    overlap_threshold = 0.20
    ```

    這定義了允許的重疊百分比，超過該百分比時邊界框將被視為同一個物體。0.20 定義了 20% 的重疊。

1. 要使用 Shapely 計算重疊，邊界框需要轉換為 Shapely 多邊形。添加以下函數來完成此操作：

    ```python
    def create_polygon(prediction):
        scale_left = prediction.bounding_box.left
        scale_top = prediction.bounding_box.top
        scale_right = prediction.bounding_box.left + prediction.bounding_box.width
        scale_bottom = prediction.bounding_box.top + prediction.bounding_box.height
    
        return Polygon([(scale_left, scale_top), (scale_right, scale_top), (scale_right, scale_bottom), (scale_left, scale_bottom)])
    ```

    這使用預測的邊界框創建一個多邊形。

1. 移除重疊物體的邏輯涉及比較所有邊界框，如果任何一對預測的邊界框重疊超過閾值，則刪除其中一個預測。為了比較所有預測，您需要將預測 1 與 2、3、4 等進行比較，然後將 2 與 3、4 等進行比較。以下程式碼完成此操作：

    ```python
    to_delete = []

    for i in range(0, len(predictions)):
        polygon_1 = create_polygon(predictions[i])
    
        for j in range(i+1, len(predictions)):
            polygon_2 = create_polygon(predictions[j])
            overlap = polygon_1.intersection(polygon_2).area

            smallest_area = min(polygon_1.area, polygon_2.area)
    
            if overlap > (overlap_threshold * smallest_area):
                to_delete.append(predictions[i])
                break
    
    for d in to_delete:
        predictions.remove(d)

    print(f'Counted {len(predictions)} stock items')
    ```

    重疊是使用 Shapely 的 `Polygon.intersection` 方法計算的，該方法返回一個表示重疊的多邊形。然後從該多邊形計算面積。此重疊閾值不是絕對值，而是需要作為邊界框的百分比，因此找到最小的邊界框，並使用重疊閾值計算重疊面積不能超過最小邊界框的百分比。如果重疊超過此值，則該預測被標記為刪除。

    一旦預測被標記為刪除，就不需要再次檢查，因此內部迴圈跳出以檢查下一個預測。您無法在迴圈中直接從列表中刪除項目，因此超過閾值的重疊邊界框被添加到 `to_delete` 列表中，然後在最後刪除。

    最後，庫存數量被打印到控制台。這可以發送到 IoT 服務以在庫存水平過低時發出警報。所有這些程式碼都在繪製邊界框之前，因此您將在生成的圖像上看到沒有重疊的庫存預測。

    > 💁 這是一種非常簡單的移除重疊的方法，只是刪除重疊對中的第一個。在生產程式碼中，您可能需要加入更多邏輯，例如考慮多個物體之間的重疊，或者一個邊界框是否被另一個邊界框包含。

1. 啟動應用程式，將相機對準架子上的一些庫存。輸出將顯示超過閾值的重疊被忽略後的邊界框數量。嘗試調整 `overlap_threshold` 值以查看被忽略的預測。

> 💁 您可以在 [code-count/pi](../../../../../5-retail/lessons/2-check-stock-device/code-count/pi) 或 [code-count/virtual-iot-device](../../../../../5-retail/lessons/2-check-stock-device/code-count/virtual-iot-device) 資料夾中找到此程式碼。

😀 您的庫存計數程式大功告成！

---

**免責聲明**：  
本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。