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Klassifizieren eines Bildes mit einem IoT-Edge-basierten Bildklassifikator - Virtuelle IoT-Hardware und Raspberry Pi

In diesem Teil der Lektion verwenden Sie den Bildklassifikator, der auf dem IoT-Edge-Gerät läuft.

Verwenden des IoT-Edge-Klassifikators

Das IoT-Gerät kann so umgeleitet werden, dass es den IoT-Edge-Bildklassifikator verwendet. Die URL für den Bildklassifikator lautet http://<IP-Adresse oder Name>/image, wobei <IP-Adresse oder Name> durch die IP-Adresse oder den Hostnamen des Computers ersetzt wird, auf dem IoT Edge läuft.

Die Python-Bibliothek für Custom Vision funktioniert nur mit cloud-gehosteten Modellen, nicht mit Modellen, die auf IoT Edge gehostet werden. Das bedeutet, dass Sie die REST-API verwenden müssen, um den Klassifikator aufzurufen.

Aufgabe - Verwenden des IoT-Edge-Klassifikators

1. Öffnen Sie das Projekt fruit-quality-detector in VS Code, falls es noch nicht geöffnet ist. Wenn Sie ein virtuelles IoT-Gerät verwenden, stellen Sie sicher, dass die virtuelle Umgebung aktiviert ist.

2. Öffnen Sie die Datei app.py und entfernen Sie die Import-Anweisungen von azure.cognitiveservices.vision.customvision.prediction und msrest.authentication.

3. Fügen Sie die folgende Import-Anweisung am Anfang der Datei hinzu:

   import requests
   

4. Löschen Sie den gesamten Code nach dem Speichern des Bildes in einer Datei, beginnend mit image_file.write(image.read()) bis zum Ende der Datei.

5. Fügen Sie den folgenden Code am Ende der Datei hinzu:

   prediction_url = '<URL>'
   headers = {
       'Content-Type' : 'application/octet-stream'
   }
   image.seek(0)
   response = requests.post(prediction_url, headers=headers, data=image)
   results = response.json()
   
   for prediction in results['predictions']:
       print(f'{prediction["tagName"]}:\t{prediction["probability"] * 100:.2f}%')
   

   Ersetzen Sie <URL> durch die URL Ihres Klassifikators.

   Dieser Code führt eine REST-POST-Anfrage an den Klassifikator aus und sendet das Bild als Body der Anfrage. Die Ergebnisse werden als JSON zurückgegeben und dekodiert, um die Wahrscheinlichkeiten auszugeben.

6. Führen Sie Ihren Code aus, während Ihre Kamera auf ein Stück Obst gerichtet ist, ein geeignetes Bildset verwendet wird oder Obst auf Ihrer Webcam sichtbar ist, falls Sie virtuelle IoT-Hardware verwenden. Sie sehen die Ausgabe in der Konsole:

   (.venv) ➜  fruit-quality-detector python app.py
   ripe:   56.84%
   unripe: 43.16%
   

💁 Sie finden diesen Code im Ordner code-classify/pi oder code-classify/virtual-iot-device.

😀 Ihr Programm zur Klassifizierung der Obstqualität war ein Erfolg!

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