<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
  "original_hash": "48ac21ec80329c930db7b84bd6b592ec",
  "translation_date": "2025-08-26T22:03:11+00:00",
  "source_file": "4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/wio-terminal.md",
  "language_code": "ru"
}
-->
# Классификация изображения с использованием классификатора изображений на базе IoT Edge - Wio Terminal

В этой части урока вы будете использовать классификатор изображений, работающий на устройстве IoT Edge.

## Использование классификатора IoT Edge

Устройство IoT можно перенаправить для использования классификатора изображений IoT Edge. URL для классификатора изображений: `http://<IP address or name>/image`, где `<IP address or name>` заменяется на IP-адрес или имя хоста компьютера, на котором работает IoT Edge.

### Задание - использование классификатора IoT Edge

1. Откройте проект приложения `fruit-quality-detector`, если он еще не открыт.

1. Классификатор изображений работает как REST API через HTTP, а не HTTPS, поэтому вызов должен использовать WiFi-клиент, который поддерживает только HTTP. Это означает, что сертификат не требуется. Удалите `CERTIFICATE` из файла `config.h`.

1. URL для предсказаний в файле `config.h` необходимо обновить на новый URL. Вы также можете удалить `PREDICTION_KEY`, так как он не нужен.

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

    Замените `<URL>` на URL вашего классификатора.

1. В файле `main.cpp` измените директиву include для WiFi Client Secure, чтобы импортировать стандартную версию HTTP:

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

1. Измените объявление `WiFiClient`, чтобы использовать версию HTTP:

    ```cpp
    WiFiClient client;
    ```

1. Найдите строку, которая устанавливает сертификат для WiFi-клиента. Удалите строку `client.setCACert(CERTIFICATE);` из функции `connectWiFi`.

1. В функции `classifyImage` удалите строку `httpClient.addHeader("Prediction-Key", PREDICTION_KEY);`, которая добавляет ключ предсказания в заголовок.

1. Загрузите и запустите ваш код. Направьте камеру на фрукт и нажмите кнопку C. Вы увидите результат в серийном мониторе:

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

> 💁 Этот код можно найти в папке [code-classify/wio-terminal](../../../../../4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/code-classify/wio-terminal).

😀 Ваше приложение для классификации качества фруктов успешно заработало!

---

**Отказ от ответственности**:  
Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.