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分類圖片 - 虛擬 IoT 硬件及 Raspberry Pi

在本課程的這部分，你將把相機捕捉的圖片發送到 Custom Vision 服務進行分類。

發送圖片到 Custom Vision

Custom Vision 服務提供了一個 Python SDK，可用於分類圖片。

任務 - 發送圖片到 Custom Vision

在 VS Code 中打開 fruit-quality-detector 文件夾。如果你使用的是虛擬 IoT 設備，請確保虛擬環境已在終端中運行。
用於發送圖片到 Custom Vision 的 Python SDK 是一個 Pip 套件。使用以下命令安裝它：
```
pip3 install azure-cognitiveservices-vision-customvision
```
在 app.py 文件的頂部添加以下導入語句：
```
from msrest.authentication import ApiKeyCredentials
from azure.cognitiveservices.vision.customvision.prediction import CustomVisionPredictionClient
```
這將引入一些 Custom Vision 庫中的模組，一個用於使用預測密鑰進行身份驗證，另一個提供可以調用 Custom Vision 的預測客戶端類。
在文件末尾添加以下代碼：
```
prediction_url = '<prediction_url>'
prediction_key = '<prediction key>'
```
將 <prediction_url> 替換為你在本課程早些時候從 Prediction URL 對話框中複製的 URL。將 <prediction key> 替換為你從同一對話框中複製的預測密鑰。
Prediction URL 對話框提供的預測 URL 是為直接調用 REST 端點而設計的。Python SDK 在不同的地方使用 URL 的部分。添加以下代碼以拆分此 URL，提取所需的部分：
```
parts = prediction_url.split('/')
endpoint = 'https://' + parts[2]
project_id = parts[6]
iteration_name = parts[9]
```
這將拆分 URL，提取 https://<location>.api.cognitive.microsoft.com 的端點、項目 ID 和已發布迭代的名稱。
創建一個預測器對象以執行預測，使用以下代碼：
```
prediction_credentials = ApiKeyCredentials(in_headers={"Prediction-key": prediction_key})
predictor = CustomVisionPredictionClient(endpoint, prediction_credentials)
```
prediction_credentials 將預測密鑰封裝起來。然後使用這些憑證創建一個指向端點的預測客戶端對象。
使用以下代碼將圖片發送到 Custom Vision：
```
image.seek(0)
results = predictor.classify_image(project_id, iteration_name, image)
```
這會將圖片回卷到起始位置，然後將其發送到預測客戶端。
最後，使用以下代碼顯示結果：
```
for prediction in results.predictions:
    print(f'{prediction.tag_name}:\t{prediction.probability * 100:.2f}%')
```
這將遍歷所有返回的預測並在終端上顯示它們。返回的概率是 0-1 的浮點數，其中 0 表示與標籤匹配的可能性為 0%，1 表示與標籤匹配的可能性為 100%。

💁 圖片分類器將返回所有使用過的標籤的百分比。每個標籤都會有一個圖片與該標籤匹配的概率。
運行你的代碼，讓相機對準一些水果，或者使用適當的圖片集，或者如果使用虛擬 IoT 硬件，讓水果在你的網絡攝像頭中可見。你將在控制台中看到輸出：
```
(.venv) ➜  fruit-quality-detector python app.py
ripe:   56.84%
unripe: 43.16%
```
你將能看到拍攝的圖片，以及這些值在 Custom Vision 的 Predictions 標籤中。

💁 你可以在 code-classify/pi 或 code-classify/virtual-iot-device 文件夾中找到這段代碼。

😀 你的水果品質分類器程序成功了！

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