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<!--
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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "32a1f23e7834fbe7715da8c4ebb450b9",
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"translation_date": "2025-08-26T14:12:09+00:00",
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"source_file": "4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-classify-image.md",
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"language_code": "hk"
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}
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-->
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# 將影像分類 - Wio Terminal
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在這部分課程中，你將把相機捕捉的影像發送到 Custom Vision 服務進行分類。
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## 將影像分類
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Custom Vision 服務提供了一個 REST API，Wio Terminal 可以使用它來分類影像。這個 REST API 是通過 HTTPS 連線（安全的 HTTP 連線）訪問的。
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在與 HTTPS 端點互動時，客戶端程式碼需要向被訪問的伺服器請求公鑰憑證，並使用該憑證加密傳輸的資料。你的網頁瀏覽器會自動完成這個過程，但微控制器不會。因此，你需要手動請求這個憑證，並用它來建立與 REST API 的安全連線。這些憑證通常不會更改，因此一旦獲取憑證，就可以將其硬編碼到應用程式中。
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這些憑證包含公鑰，無需保密。你可以在原始碼中使用它們，並公開分享，例如在 GitHub 上。
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### 任務 - 設置 SSL 客戶端
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1. 如果尚未打開，請打開 `fruit-quality-detector` 應用程式專案。
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1. 打開 `config.h` 標頭檔案，並新增以下內容：
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```cpp
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const char *CERTIFICATE =
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"-----BEGIN CERTIFICATE-----\r\n"
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"MIIF8zCCBNugAwIBAgIQAueRcfuAIek/4tmDg0xQwDANBgkqhkiG9w0BAQwFADBh\r\n"
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"MQswCQYDVQQGEwJVUzEVMBMGA1UEChMMRGlnaUNlcnQgSW5jMRkwFwYDVQQLExB3\r\n"
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"d3cuZGlnaWNlcnQuY29tMSAwHgYDVQQDExdEaWdpQ2VydCBHbG9iYWwgUm9vdCBH\r\n"
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"MjAeFw0yMDA3MjkxMjMwMDBaFw0yNDA2MjcyMzU5NTlaMFkxCzAJBgNVBAYTAlVT\r\n"
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"MR4wHAYDVQQKExVNaWNyb3NvZnQgQ29ycG9yYXRpb24xKjAoBgNVBAMTIU1pY3Jv\r\n"
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"c29mdCBBenVyZSBUTFMgSXNzdWluZyBDQSAwNjCCAiIwDQYJKoZIhvcNAQEBBQAD\r\n"
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"ggIPADCCAgoCggIBALVGARl56bx3KBUSGuPc4H5uoNFkFH4e7pvTCxRi4j/+z+Xb\r\n"
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"wjEz+5CipDOqjx9/jWjskL5dk7PaQkzItidsAAnDCW1leZBOIi68Lff1bjTeZgMY\r\n"
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"iwdRd3Y39b/lcGpiuP2d23W95YHkMMT8IlWosYIX0f4kYb62rphyfnAjYb/4Od99\r\n"
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"ThnhlAxGtfvSbXcBVIKCYfZgqRvV+5lReUnd1aNjRYVzPOoifgSx2fRyy1+pO1Uz\r\n"
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"aMMNnIOE71bVYW0A1hr19w7kOb0KkJXoALTDDj1ukUEDqQuBfBxReL5mXiu1O7WG\r\n"
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"0vltg0VZ/SZzctBsdBlx1BkmWYBW261KZgBivrql5ELTKKd8qgtHcLQA5fl6JB0Q\r\n"
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"gs5XDaWehN86Gps5JW8ArjGtjcWAIP+X8CQaWfaCnuRm6Bk/03PQWhgdi84qwA0s\r\n"
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"sRfFJwHUPTNSnE8EiGVk2frt0u8PG1pwSQsFuNJfcYIHEv1vOzP7uEOuDydsmCjh\r\n"
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"lxuoK2n5/2aVR3BMTu+p4+gl8alXoBycyLmj3J/PUgqD8SL5fTCUegGsdia/Sa60\r\n"
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"N2oV7vQ17wjMN+LXa2rjj/b4ZlZgXVojDmAjDwIRdDUujQu0RVsJqFLMzSIHpp2C\r\n"
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"Zp7mIoLrySay2YYBu7SiNwL95X6He2kS8eefBBHjzwW/9FxGqry57i71c2cDAgMB\r\n"
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"AAGjggGtMIIBqTAdBgNVHQ4EFgQU1cFnOsKjnfR3UltZEjgp5lVou6UwHwYDVR0j\r\n"
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"BBgwFoAUTiJUIBiV5uNu5g/6+rkS7QYXjzkwDgYDVR0PAQH/BAQDAgGGMB0GA1Ud\r\n"
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"JQQWMBQGCCsGAQUFBwMBBggrBgEFBQcDAjASBgNVHRMBAf8ECDAGAQH/AgEAMHYG\r\n"
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"CCsGAQUFBwEBBGowaDAkBggrBgEFBQcwAYYYaHR0cDovL29jc3AuZGlnaWNlcnQu\r\n"
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"Y29tMEAGCCsGAQUFBzAChjRodHRwOi8vY2FjZXJ0cy5kaWdpY2VydC5jb20vRGln\r\n"
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"aUNlcnRHbG9iYWxSb290RzIuY3J0MHsGA1UdHwR0MHIwN6A1oDOGMWh0dHA6Ly9j\r\n"
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"cmwzLmRpZ2ljZXJ0LmNvbS9EaWdpQ2VydEdsb2JhbFJvb3RHMi5jcmwwN6A1oDOG\r\n"
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"MWh0dHA6Ly9jcmw0LmRpZ2ljZXJ0LmNvbS9EaWdpQ2VydEdsb2JhbFJvb3RHMi5j\r\n"
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"cmwwHQYDVR0gBBYwFDAIBgZngQwBAgEwCAYGZ4EMAQICMBAGCSsGAQQBgjcVAQQD\r\n"
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"AgEAMA0GCSqGSIb3DQEBDAUAA4IBAQB2oWc93fB8esci/8esixj++N22meiGDjgF\r\n"
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"+rA2LUK5IOQOgcUSTGKSqF9lYfAxPjrqPjDCUPHCURv+26ad5P/BYtXtbmtxJWu+\r\n"
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"cS5BhMDPPeG3oPZwXRHBJFAkY4O4AF7RIAAUW6EzDflUoDHKv83zOiPfYGcpHc9s\r\n"
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"kxAInCedk7QSgXvMARjjOqdakor21DTmNIUotxo8kHv5hwRlGhBJwps6fEVi1Bt0\r\n"
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"trpM/3wYxlr473WSPUFZPgP1j519kLpWOJ8z09wxay+Br29irPcBYv0GMXlHqThy\r\n"
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"8y4m/HyTQeI2IMvMrQnwqPpY+rLIXyviI2vLoI+4xKE4Rn38ZZ8m\r\n"
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"-----END CERTIFICATE-----\r\n";
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```
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這是 *Microsoft Azure DigiCert Global Root G2 憑證*，它是許多 Azure 服務全球使用的憑證之一。
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> 💁 要確認這是需要使用的憑證，可以在 macOS 或 Linux 上執行以下命令。如果你使用的是 Windows，可以通過 [Windows Subsystem for Linux (WSL)](https://docs.microsoft.com/windows/wsl/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) 執行此命令：
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>
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> ```sh
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> openssl s_client -showcerts -verify 5 -connect api.cognitive.microsoft.com:443
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> ```
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>
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> 輸出結果將列出 DigiCert Global Root G2 憑證。
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1. 打開 `main.cpp`，新增以下 include 指令：
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```cpp
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#include <WiFiClientSecure.h>
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```
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1. 在 include 指令下方，宣告一個 `WifiClientSecure` 的實例：
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```cpp
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WiFiClientSecure client;
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```
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這個類別包含用於通過 HTTPS 與網路端點通信的程式碼。
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1. 在 `connectWiFi` 方法中，將 WiFiClientSecure 設置為使用 DigiCert Global Root G2 憑證：
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```cpp
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client.setCACert(CERTIFICATE);
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```
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### 任務 - 將影像分類
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1. 在 `platformio.ini` 檔案的 `lib_deps` 列表中新增以下內容作為額外一行：
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```ini
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bblanchon/ArduinoJson @ 6.17.3
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```
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這會匯入 [ArduinoJson](https://arduinojson.org)，一個 Arduino 的 JSON 函式庫，將用於解碼來自 REST API 的 JSON 回應。
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1. 在 `config.h` 中，新增 Custom Vision 服務的預測 URL 和金鑰的常數：
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```cpp
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const char *PREDICTION_URL = "<PREDICTION_URL>";
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const char *PREDICTION_KEY = "<PREDICTION_KEY>";
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```
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將 `<PREDICTION_URL>` 替換為 Custom Vision 的預測 URL，將 `<PREDICTION_KEY>` 替換為預測金鑰。
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1. 在 `main.cpp` 中，新增 ArduinoJson 函式庫的 include 指令：
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```cpp
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#include <ArduinoJSON.h>
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```
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1. 在 `main.cpp` 中，將以下函數新增到 `buttonPressed` 函數上方：
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```cpp
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void classifyImage(byte *buffer, uint32_t length)
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{
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HTTPClient httpClient;
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httpClient.begin(client, PREDICTION_URL);
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httpClient.addHeader("Content-Type", "application/octet-stream");
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httpClient.addHeader("Prediction-Key", PREDICTION_KEY);
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int httpResponseCode = httpClient.POST(buffer, length);
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if (httpResponseCode == 200)
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{
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String result = httpClient.getString();
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DynamicJsonDocument doc(1024);
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deserializeJson(doc, result.c_str());
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JsonObject obj = doc.as<JsonObject>();
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JsonArray predictions = obj["predictions"].as<JsonArray>();
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for(JsonVariant prediction : predictions)
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{
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String tag = prediction["tagName"].as<String>();
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float probability = prediction["probability"].as<float>();
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char buff[32];
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sprintf(buff, "%s:\t%.2f%%", tag.c_str(), probability * 100.0);
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Serial.println(buff);
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}
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}
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httpClient.end();
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}
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```
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這段程式碼首先宣告了一個 `HTTPClient`，這是一個包含與 REST API 互動方法的類別。接著，它使用之前設置的 Azure 公鑰，通過 `WiFiClientSecure` 實例連接到預測 URL。
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連接後，它會發送標頭——這些是即將對 REST API 發出的請求的相關資訊。`Content-Type` 標頭表示 API 呼叫將發送原始二進位資料，`Prediction-Key` 標頭則傳遞 Custom Vision 的預測金鑰。
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接著，對 HTTP 客戶端發出 POST 請求，上傳一個位元組陣列。這個陣列包含了從相機捕捉的 JPEG 影像。
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> 💁 POST 請求用於發送資料並獲取回應。還有其他請求類型，例如 GET 請求，用於檢索資料。GET 請求通常由你的網頁瀏覽器用來加載網頁。
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POST 請求會返回一個回應狀態碼。這些狀態碼是定義良好的值，其中 200 表示 **OK**——POST 請求成功。
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> 💁 你可以在 [維基百科的 HTTP 狀態碼列表頁面](https://wikipedia.org/wiki/List_of_HTTP_status_codes) 中查看所有回應狀態碼。
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如果返回 200，則從 HTTP 客戶端讀取結果。這是一個來自 REST API 的文字回應，包含預測結果的 JSON 文件。JSON 的格式如下：
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```jSON
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{
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"id":"45d614d3-7d6f-47e9-8fa2-04f237366a16",
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"project":"135607e5-efac-4855-8afb-c93af3380531",
|
|
|
"iteration":"04f1c1fa-11ec-4e59-bb23-4c7aca353665",
|
|
|
"created":"2021-06-10T17:58:58.959Z",
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"predictions":[
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|
{
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|
"probability":0.5582016,
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|
"tagId":"05a432ea-9718-4098-b14f-5f0688149d64",
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"tagName":"ripe"
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|
|
},
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|
{
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|
|
"probability":0.44179836,
|
|
|
"tagId":"bb091037-16e5-418e-a9ea-31c6a2920f17",
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"tagName":"unripe"
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}
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]
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}
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```
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這裡重要的部分是 `predictions` 陣列。它包含了預測結果，每個標籤都有一個條目，包含標籤名稱和概率。返回的概率是 0-1 的浮點數，其中 0 表示與該標籤匹配的概率為 0%，1 表示 100%。
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> 💁 圖像分類器會返回所有使用過的標籤的百分比。每個標籤都會有一個影像與該標籤匹配的概率。
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JSON 被解碼後，每個標籤的概率會被發送到序列監視器。
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1. 在 `buttonPressed` 函數中，將保存到 SD 卡的程式碼替換為對 `classifyImage` 的呼叫，或者在影像寫入後但 **刪除緩衝區之前** 新增該呼叫：
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```cpp
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classifyImage(buffer, length);
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```
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> 💁 如果你替換了保存到 SD 卡的程式碼，可以清理程式碼，移除 `setupSDCard` 和 `saveToSDCard` 函數。
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1. 上傳並運行你的程式。將相機對準一些水果，按下 C 按鈕。你會在序列監視器中看到輸出：
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```output
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Connecting to WiFi..
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Connected!
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Image captured
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Image read to buffer with length 8200
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ripe: 56.84%
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unripe: 43.16%
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```
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你將能夠看到拍攝的影像，並在 Custom Vision 的 **Predictions** 標籤中看到這些值。
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> 💁 你可以在 [code-classify/wio-terminal](../../../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/code-classify/wio-terminal) 資料夾中找到這段程式碼。
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😀 你的水果品質分類器程式成功了！
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**免責聲明**：
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本文件已使用人工智能翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於重要信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋概不負責。 |
