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Classificare un'immagine - Hardware IoT Virtuale e Raspberry Pi

In questa parte della lezione, invierai l'immagine catturata dalla fotocamera al servizio Custom Vision per classificarla.

Inviare immagini a Custom Vision

Il servizio Custom Vision dispone di un SDK Python che puoi utilizzare per classificare le immagini.

Attività - inviare immagini a Custom Vision

1. Apri la cartella fruit-quality-detector in VS Code. Se stai utilizzando un dispositivo IoT virtuale, assicurati che l'ambiente virtuale sia in esecuzione nel terminale.

2. L'SDK Python per inviare immagini a Custom Vision è disponibile come pacchetto Pip. Installalo con il seguente comando:

   pip3 install azure-cognitiveservices-vision-customvision
   

3. Aggiungi le seguenti istruzioni di importazione all'inizio del file app.py:

   from msrest.authentication import ApiKeyCredentials
   from azure.cognitiveservices.vision.customvision.prediction import CustomVisionPredictionClient
   

   Questo importa alcuni moduli dalle librerie di Custom Vision, uno per autenticarsi con la chiave di predizione e uno per fornire una classe client di predizione che può chiamare Custom Vision.

4. Aggiungi il seguente codice alla fine del file:

   prediction_url = '<prediction_url>'
   prediction_key = '<prediction key>'
   

   Sostituisci <prediction_url> con l'URL che hai copiato dalla finestra di dialogo Prediction URL in precedenza in questa lezione. Sostituisci <prediction key> con la chiave di predizione che hai copiato dalla stessa finestra di dialogo.

5. L'URL di predizione fornito dalla finestra di dialogo Prediction URL è progettato per essere utilizzato quando si chiama direttamente l'endpoint REST. L'SDK Python utilizza parti dell'URL in posizioni diverse. Aggiungi il seguente codice per suddividere questo URL nelle parti necessarie:

   parts = prediction_url.split('/')
   endpoint = 'https://' + parts[2]
   project_id = parts[6]
   iteration_name = parts[9]
   

   Questo divide l'URL, estraendo l'endpoint https://<location>.api.cognitive.microsoft.com, l'ID del progetto e il nome dell'iterazione pubblicata.

6. Crea un oggetto predictor per eseguire la predizione con il seguente codice:

   prediction_credentials = ApiKeyCredentials(in_headers={"Prediction-key": prediction_key})
   predictor = CustomVisionPredictionClient(endpoint, prediction_credentials)
   

   Le prediction_credentials avvolgono la chiave di predizione. Queste vengono poi utilizzate per creare un oggetto client di predizione che punta all'endpoint.

7. Invia l'immagine a Custom Vision utilizzando il seguente codice:

   image.seek(0)
   results = predictor.classify_image(project_id, iteration_name, image)
   

   Questo riavvolge l'immagine all'inizio, quindi la invia al client di predizione.

8. Infine, mostra i risultati con il seguente codice:

   for prediction in results.predictions:
       print(f'{prediction.tag_name}:\t{prediction.probability * 100:.2f}%')
   

   Questo scorrerà tutte le predizioni che sono state restituite e le mostrerà nel terminale. Le probabilità restituite sono numeri in virgola mobile da 0 a 1, dove 0 rappresenta una probabilità dello 0% di corrispondenza con il tag, e 1 rappresenta una probabilità del 100%.

   💁 I classificatori di immagini restituiranno le percentuali per tutti i tag che sono stati utilizzati. Ogni tag avrà una probabilità che l'immagine corrisponda a quel tag.

9. Esegui il tuo codice, puntando la fotocamera verso della frutta, o utilizzando un set di immagini appropriato, o frutta visibile sulla tua webcam se stai utilizzando hardware IoT virtuale. Vedrai l'output nella console:

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

   Sarai in grado di vedere l'immagine scattata e questi valori nella scheda Predictions in Custom Vision.

   

💁 Puoi trovare questo codice nella cartella code-classify/pi o code-classify/virtual-iot-device.

😀 Il tuo programma per classificare la qualità della frutta è stato un successo!

Disclaimer:
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