# 使用基于 IoT Edge 的图像分类器对图像进行分类 - Wio Terminal 在本节课程中，您将使用运行在 IoT Edge 设备上的图像分类器。 ## 使用 IoT Edge 分类器 IoT 设备可以被重新定向以使用 IoT Edge 图像分类器。图像分类器的 URL 是 `http:///image`，将 `` 替换为运行 IoT Edge 的计算机的 IP 地址或主机名。 ### 任务 - 使用 IoT Edge 分类器 1. 如果尚未打开 `fruit-quality-detector` 应用项目，请将其打开。 1. 图像分类器作为一个使用 HTTP 的 REST API 运行，而不是 HTTPS，因此调用需要使用仅支持 HTTP 调用的 WiFi 客户端。这意味着不需要证书。从 `config.h` 文件中删除 `CERTIFICATE`。 1. 需要将 `config.h` 文件中的预测 URL 更新为新 URL。您还可以删除 `PREDICTION_KEY`，因为它不再需要。 ```cpp const char *PREDICTION_URL = ""; ``` 将 `` 替换为您的分类器的 URL。 1. 在 `main.cpp` 中，将 WiFi Client Secure 的 include 指令更改为导入标准 HTTP 版本： ```cpp #include ``` 1. 将 `WiFiClient` 的声明更改为 HTTP 版本： ```cpp WiFiClient client; ``` 1. 找到设置 WiFi 客户端证书的那一行。从 `connectWiFi` 函数中删除 `client.setCACert(CERTIFICATE);` 这一行。 1. 在 `classifyImage` 函数中，删除设置预测密钥的这一行：`httpClient.addHeader("Prediction-Key", PREDICTION_KEY);`。 1. 上传并运行您的代码。将摄像头对准一些水果并按下 C 按钮。您将在串行监视器中看到输出： ```output Connecting to WiFi.. Connected! Image captured Image read to buffer with length 8200 ripe: 56.84% unripe: 43.16% ``` > 💁 您可以在 [code-classify/wio-terminal](../../../../../4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/code-classify/wio-terminal) 文件夹中找到此代码。 😀 您的水果质量分类器程序运行成功！ **免责声明**： 本文档使用AI翻译服务 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 进行翻译。尽管我们努力确保翻译的准确性，但请注意，自动翻译可能包含错误或不准确之处。应以原文档的原始语言版本为权威来源。对于关键信息，建议使用专业人工翻译。我们对因使用此翻译而引起的任何误解或误读不承担责任。