msb-public
/
IoT-For-Beginners
mirror of https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
1
0
Code Issues Projects Releases Wiki Activity
You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
Branches Tags
${ item.name }
Create tag ${ searchTerm }
Create branch ${ searchTerm }
from 'main'
${ noResults }
IoT-For-Beginners/translations/bg/4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/wio-terminal.md

4.6 KiB
Raw Permalink Blame History Escape

Класифициране на изображение с помощта на IoT Edge базиран класификатор на изображения - Wio Terminal

В тази част от урока ще използвате класификатора на изображения, който работи на устройството IoT Edge.

Използване на класификатора IoT Edge

IoT устройството може да бъде пренасочено да използва класификатора на изображения на IoT Edge. URL адресът за класификатора на изображения е http://<IP адрес или име>/image, като <IP адрес или име> се заменя с IP адреса или хост името на компютъра, на който работи IoT Edge.

Задача - използване на класификатора IoT Edge

  1. Отворете проекта на приложението fruit-quality-detector, ако вече не е отворен.

  2. Класификаторът на изображения работи като REST API, използвайки HTTP, а не HTTPS, така че заявката трябва да използва WiFi клиент, който работи само с HTTP заявки. Това означава, че сертификатът не е необходим. Изтрийте CERTIFICATE от файла config.h.

  3. URL адресът за предсказания в файла config.h трябва да бъде актуализиран с новия URL адрес. Можете също да изтриете PREDICTION_KEY, тъй като той не е необходим.

    const char *PREDICTION_URL = "<URL>";

    Заменете <URL> с URL адреса на вашия класификатор.

  4. В main.cpp променете директивата за включване на WiFi Client Secure, за да импортирате стандартната HTTP версия:

    #include <WiFiClient.h>

  5. Променете декларацията на WiFiClient, за да бъде HTTP версията:

    WiFiClient client;

  6. Намерете реда, който задава сертификата на WiFi клиента. Премахнете реда client.setCACert(CERTIFICATE); от функцията connectWiFi.

  7. Във функцията classifyImage премахнете реда httpClient.addHeader("Prediction-Key", PREDICTION_KEY);, който задава ключа за предсказания в хедъра.

  8. Качете и стартирайте кода си. Насочете камерата към някакъв плод и натиснете бутон C. Ще видите резултата в серийния монитор:

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

💁 Можете да намерите този код в папката code-classify/wio-terminal.

😀 Вашата програма за класифициране на качеството на плодовете беше успешна!

Отказ от отговорност:
Този документ е преведен с помощта на AI услуга за превод Co-op Translator. Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматичните преводи може да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия изходен език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален превод от човек. Ние не носим отговорност за каквито и да било недоразумения или погрешни интерпретации, произтичащи от използването на този превод.