# Klasyfikacja obrazu za pomocą klasyfikatora obrazów opartego na IoT Edge - Wio Terminal W tej części lekcji użyjesz klasyfikatora obrazów działającego na urządzeniu IoT Edge. ## Użyj klasyfikatora IoT Edge Urządzenie IoT może zostać przekierowane do użycia klasyfikatora obrazów IoT Edge. URL dla klasyfikatora obrazów to `http:///image`, gdzie `` należy zastąpić adresem IP lub nazwą hosta komputera, na którym działa IoT Edge. ### Zadanie - użycie klasyfikatora IoT Edge 1. Otwórz projekt aplikacji `fruit-quality-detector`, jeśli nie jest już otwarty. 1. Klasyfikator obrazów działa jako REST API używając HTTP, a nie HTTPS, więc wywołanie musi korzystać z klienta WiFi, który obsługuje tylko połączenia HTTP. Oznacza to, że certyfikat nie jest potrzebny. Usuń `CERTIFICATE` z pliku `config.h`. 1. URL predykcji w pliku `config.h` musi zostać zaktualizowany do nowego URL. Możesz również usunąć `PREDICTION_KEY`, ponieważ nie jest potrzebny. ```cpp const char *PREDICTION_URL = ""; ``` Zamień `` na URL swojego klasyfikatora. 1. W pliku `main.cpp` zmień dyrektywę include dla WiFi Client Secure, aby zaimportować standardową wersję HTTP: ```cpp #include ``` 1. Zmień deklarację `WiFiClient` na wersję HTTP: ```cpp WiFiClient client; ``` 1. Znajdź linię, która ustawia certyfikat na kliencie WiFi. Usuń linię `client.setCACert(CERTIFICATE);` z funkcji `connectWiFi`. 1. W funkcji `classifyImage` usuń linię `httpClient.addHeader("Prediction-Key", PREDICTION_KEY);`, która ustawia klucz predykcji w nagłówku. 1. Wgraj i uruchom swój kod. Skieruj kamerę na jakiś owoc i naciśnij przycisk C. Zobaczysz wynik w monitorze szeregowym: ```output Connecting to WiFi.. Connected! Image captured Image read to buffer with length 8200 ripe: 56.84% unripe: 43.16% ``` > 💁 Kod znajdziesz w folderze [code-classify/wio-terminal](../../../../../4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/code-classify/wio-terminal). 😀 Twój program klasyfikatora jakości owoców 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 autorytatywne 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.