# Przechwytywanie obrazu - Wirtualny sprzęt IoT W tej części lekcji dodasz czujnik kamery do swojego wirtualnego urządzenia IoT i odczytasz z niego obrazy. ## Sprzęt Wirtualne urządzenie IoT będzie korzystać z symulowanej kamery, która przesyła obrazy z plików lub z Twojej kamery internetowej. ### Dodanie kamery do CounterFit Aby używać wirtualnej kamery, musisz dodać ją do aplikacji CounterFit. #### Zadanie - dodanie kamery do CounterFit Dodaj kamerę do aplikacji CounterFit. 1. Utwórz nową aplikację w Pythonie na swoim komputerze w folderze o nazwie `fruit-quality-detector` z jednym plikiem o nazwie `app.py` oraz wirtualnym środowiskiem Pythona, a następnie dodaj pakiety pip dla CounterFit. > ⚠️ Możesz odwołać się do [instrukcji tworzenia i konfiguracji projektu CounterFit w Pythonie w lekcji 1, jeśli to konieczne](../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md). 1. Zainstaluj dodatkowy pakiet Pip, który umożliwia zainstalowanie shima CounterFit, symulującego niektóre funkcje pakietu [Picamera Pip package](https://pypi.org/project/picamera/). Upewnij się, że instalujesz go z terminala z aktywowanym wirtualnym środowiskiem. ```sh pip install counterfit-shims-picamera ``` 1. Upewnij się, że aplikacja webowa CounterFit jest uruchomiona. 1. Utwórz kamerę: 1. W polu *Create sensor* w panelu *Sensors* rozwiń listę *Sensor type* i wybierz *Camera*. 1. Ustaw *Name* na `Picamera`. 1. Wybierz przycisk **Add**, aby utworzyć kamerę.  Kamera zostanie utworzona i pojawi się na liście czujników.  ## Programowanie kamery Wirtualne urządzenie IoT może teraz zostać zaprogramowane do korzystania z wirtualnej kamery. ### Zadanie - programowanie kamery Zaprogramuj urządzenie. 1. Upewnij się, że aplikacja `fruit-quality-detector` jest otwarta w VS Code. 1. Otwórz plik `app.py`. 1. Dodaj poniższy kod na początku pliku `app.py`, aby połączyć aplikację z CounterFit: ```python from counterfit_connection import CounterFitConnection CounterFitConnection.init('127.0.0.1', 5000) ``` 1. Dodaj poniższy kod do pliku `app.py`: ```python import io from counterfit_shims_picamera import PiCamera ``` Ten kod importuje potrzebne biblioteki, w tym klasę `PiCamera` z biblioteki counterfit_shims_picamera. 1. Dodaj poniższy kod poniżej, aby zainicjalizować kamerę: ```python camera = PiCamera() camera.resolution = (640, 480) camera.rotation = 0 ``` Ten kod tworzy obiekt PiCamera i ustawia rozdzielczość na 640x480. Chociaż obsługiwane są wyższe rozdzielczości, klasyfikator obrazów działa na znacznie mniejszych obrazach (227x227), więc nie ma potrzeby przechwytywania i przesyłania większych obrazów. Linia `camera.rotation = 0` ustawia obrót obrazu w stopniach. Jeśli musisz obrócić obraz z kamery internetowej lub pliku, ustaw tę wartość odpowiednio. Na przykład, jeśli chcesz zmienić obraz banana z kamery internetowej w trybie poziomym na tryb pionowy, ustaw `camera.rotation = 90`. 1. Dodaj poniższy kod poniżej, aby przechwycić obraz jako dane binarne: ```python image = io.BytesIO() camera.capture(image, 'jpeg') image.seek(0) ``` Ten kod tworzy obiekt `BytesIO` do przechowywania danych binarnych. Obraz jest odczytywany z kamery jako plik JPEG i przechowywany w tym obiekcie. Obiekt ten ma wskaźnik pozycji, który wskazuje, gdzie znajdują się dane, aby można było zapisać więcej danych na końcu, jeśli to konieczne, więc linia `image.seek(0)` przesuwa ten wskaźnik z powrotem na początek, aby później można było odczytać wszystkie dane. 1. Poniżej dodaj następujący kod, aby zapisać obraz do pliku: ```python with open('image.jpg', 'wb') as image_file: image_file.write(image.read()) ``` Ten kod otwiera plik o nazwie `image.jpg` do zapisu, następnie odczytuje wszystkie dane z obiektu `BytesIO` i zapisuje je do pliku. > 💁 Możesz przechwycić obraz bezpośrednio do pliku zamiast do obiektu `BytesIO`, przekazując nazwę pliku do wywołania `camera.capture`. Powodem użycia obiektu `BytesIO` jest to, że później w tej lekcji możesz przesłać obraz do swojego klasyfikatora obrazów. 1. Skonfiguruj obraz, który kamera w CounterFit będzie przechwytywać. Możesz ustawić *Source* na *File*, a następnie przesłać plik obrazu, lub ustawić *Source* na *WebCam*, aby obrazy były przechwytywane z Twojej kamery internetowej. Upewnij się, że wybierasz przycisk **Set** po wybraniu obrazu lub kamery internetowej.  1. Obraz zostanie przechwycony i zapisany jako `image.jpg` w bieżącym folderze. Zobaczysz ten plik w eksploratorze VS Code. Wybierz plik, aby wyświetlić obraz. Jeśli wymaga obrotu, zaktualizuj linię `camera.rotation = 0` zgodnie z potrzebami i zrób kolejne zdjęcie. > 💁 Ten kod znajdziesz w folderze [code-camera/virtual-iot-device](../../../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/code-camera/virtual-iot-device). 😀 Twój program obsługujący kamerę zakończył się sukcesem! **Zastrzeżenie**: Ten dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Chociaż dokładamy wszelkich starań, aby tłumaczenie było precyzyjne, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za wiarygodne źródło. W przypadku informacji o kluczowym znaczeniu zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia.