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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "9c4320311c0f2c1884a6a21265d98a51",
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"translation_date": "2025-08-26T14:03:02+00:00",
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"source_file": "5-retail/lessons/2-check-stock-device/single-board-computer-count-stock.md",
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"language_code": "hk"
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}
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# 從您的 IoT 設備計算庫存 - 虛擬 IoT 硬件與 Raspberry Pi
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結合預測結果及其邊界框，可以用來計算圖像中的庫存數量。
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## 顯示邊界框
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作為一個有用的調試步驟，您不僅可以打印出邊界框，還可以將它們繪製在捕獲圖像時保存到磁碟的圖像上。
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### 任務 - 打印邊界框
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1. 確保在 VS Code 中打開了 `stock-counter` 專案，並且如果您使用的是虛擬 IoT 設備，已啟動虛擬環境。
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1. 將 `for` 迴圈中的 `print` 語句更改為以下內容，以將邊界框打印到控制台：
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```python
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print(f'{prediction.tag_name}:\t{prediction.probability * 100:.2f}%\t{prediction.bounding_box}')
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```
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1. 將相機對準架子上的一些庫存運行應用程式。邊界框將打印到控制台，左、上、寬和高的值範圍為 0-1。
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```output
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pi@raspberrypi:~/stock-counter $ python3 app.py
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tomato paste: 33.42% {'additional_properties': {}, 'left': 0.3455171, 'top': 0.09916268, 'width': 0.14175442, 'height': 0.29405564}
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tomato paste: 34.41% {'additional_properties': {}, 'left': 0.48283678, 'top': 0.10242918, 'width': 0.11782813, 'height': 0.27467814}
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tomato paste: 31.25% {'additional_properties': {}, 'left': 0.4923783, 'top': 0.35007596, 'width': 0.13668466, 'height': 0.28304994}
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tomato paste: 31.05% {'additional_properties': {}, 'left': 0.36416405, 'top': 0.37494493, 'width': 0.14024884, 'height': 0.26880276}
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```
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### 任務 - 在圖像上繪製邊界框
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1. Pip 套件 [Pillow](https://pypi.org/project/Pillow/) 可用於在圖像上繪製。使用以下命令安裝：
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```sh
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pip3 install pillow
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```
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如果您使用的是虛擬 IoT 設備，請確保在啟動的虛擬環境中運行此命令。
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1. 在 `app.py` 文件的頂部添加以下導入語句：
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```python
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from PIL import Image, ImageDraw, ImageColor
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```
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這將導入編輯圖像所需的代碼。
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1. 在 `app.py` 文件的末尾添加以下代碼：
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```python
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with Image.open('image.jpg') as im:
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draw = ImageDraw.Draw(im)
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for prediction in predictions:
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scale_left = prediction.bounding_box.left
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scale_top = prediction.bounding_box.top
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scale_right = prediction.bounding_box.left + prediction.bounding_box.width
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scale_bottom = prediction.bounding_box.top + prediction.bounding_box.height
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left = scale_left * im.width
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top = scale_top * im.height
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right = scale_right * im.width
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bottom = scale_bottom * im.height
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draw.rectangle([left, top, right, bottom], outline=ImageColor.getrgb('red'), width=2)
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im.save('image.jpg')
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```
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此代碼打開之前保存的圖像進行編輯。然後，它迴圈遍歷預測結果，獲取邊界框，並使用 0-1 的邊界框值計算右下角的座標。這些值通過乘以圖像的相關尺寸轉換為圖像座標。例如，如果左值為 0.5，圖像寬度為 600 像素，則轉換為 300 (0.5 x 600 = 300)。
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每個邊界框都使用紅線繪製在圖像上。最後，編輯後的圖像被保存，覆蓋原始圖像。
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1. 將相機對準架子上的一些庫存運行應用程式。您將在 VS Code 的檔案瀏覽器中看到 `image.jpg` 文件，並可以選擇它來查看邊界框。
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## 計算庫存
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在上圖中，邊界框有些許重疊。如果這種重疊更大，則邊界框可能表示同一個物件。為了正確計算物件數量，您需要忽略具有顯著重疊的框。
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### 任務 - 忽略重疊計算庫存
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1. Pip 套件 [Shapely](https://pypi.org/project/Shapely/) 可用於計算交集。如果您使用的是 Raspberry Pi，您需要先安裝一個庫依賴項：
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```sh
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sudo apt install libgeos-dev
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```
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1. 安裝 Shapely Pip 套件：
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```sh
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pip3 install shapely
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```
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如果您使用的是虛擬 IoT 設備，請確保在啟動的虛擬環境中運行此命令。
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1. 在 `app.py` 文件的頂部添加以下導入語句：
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```python
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from shapely.geometry import Polygon
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```
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這將導入創建多邊形以計算重疊所需的代碼。
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1. 在繪製邊界框的代碼上方，添加以下代碼：
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```python
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overlap_threshold = 0.20
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```
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這定義了允許的重疊百分比，超過該百分比時邊界框將被視為同一個物件。0.20 定義了 20% 的重疊。
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1. 要使用 Shapely 計算重疊，邊界框需要轉換為 Shapely 多邊形。添加以下函數來完成此操作：
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```python
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def create_polygon(prediction):
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scale_left = prediction.bounding_box.left
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scale_top = prediction.bounding_box.top
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scale_right = prediction.bounding_box.left + prediction.bounding_box.width
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scale_bottom = prediction.bounding_box.top + prediction.bounding_box.height
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return Polygon([(scale_left, scale_top), (scale_right, scale_top), (scale_right, scale_bottom), (scale_left, scale_bottom)])
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```
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這將使用預測的邊界框創建一個多邊形。
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1. 移除重疊物件的邏輯涉及比較所有邊界框，如果任何預測對的邊界框重疊超過閾值，則刪除其中一個預測。為了比較所有預測，您需要將預測 1 與 2、3、4 等進行比較，然後將 2 與 3、4 等進行比較。以下代碼完成此操作：
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```python
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to_delete = []
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for i in range(0, len(predictions)):
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polygon_1 = create_polygon(predictions[i])
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for j in range(i+1, len(predictions)):
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polygon_2 = create_polygon(predictions[j])
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overlap = polygon_1.intersection(polygon_2).area
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smallest_area = min(polygon_1.area, polygon_2.area)
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if overlap > (overlap_threshold * smallest_area):
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to_delete.append(predictions[i])
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break
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for d in to_delete:
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predictions.remove(d)
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print(f'Counted {len(predictions)} stock items')
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```
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重疊是使用 Shapely 的 `Polygon.intersection` 方法計算的，該方法返回一個表示重疊的多邊形。然後從該多邊形計算面積。此重疊閾值不是絕對值，而是需要作為邊界框的百分比，因此找到最小的邊界框，並使用重疊閾值計算重疊面積不能超過最小邊界框的百分比。如果重疊超過此值，則該預測被標記為刪除。
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一旦預測被標記為刪除，就不需要再次檢查，因此內部迴圈跳出以檢查下一個預測。您無法在迴圈中刪除列表中的項目，因此重疊超過閾值的邊界框被添加到 `to_delete` 列表中，然後在最後刪除。
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最後，庫存數量將打印到控制台。這可以發送到 IoT 服務以在庫存水平過低時發出警報。所有這些代碼都在繪製邊界框之前，因此您將在生成的圖像上看到沒有重疊的庫存預測。
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> 💁 這是一種非常簡單的移除重疊的方法，只是刪除重疊對中的第一個。在生產代碼中，您可能需要加入更多邏輯，例如考慮多個物件之間的重疊，或者如果一個邊界框被另一個邊界框包含。
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1. 將相機對準架子上的一些庫存運行應用程式。輸出將顯示超過閾值的重疊已被忽略後的邊界框數量。嘗試調整 `overlap_threshold` 值以查看被忽略的預測。
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> 💁 您可以在 [code-count/pi](../../../../../5-retail/lessons/2-check-stock-device/code-count/pi) 或 [code-count/virtual-iot-device](../../../../../5-retail/lessons/2-check-stock-device/code-count/virtual-iot-device) 文件夾中找到此代碼。
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😀 您的庫存計數程式大功告成！
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**免責聲明**：
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