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IoTデバイス（Wio Terminal）からオブジェクト検出器を呼び出す

オブジェクト検出器が公開されたら、IoTデバイスから使用できるようになります。

画像分類プロジェクトをコピーする

ストック検出器の大部分は、以前のレッスンで作成した画像分類器と同じです。

タスク - 画像分類プロジェクトをコピーする

製造プロジェクトのレッスン2の手順に従って、ArduCamをWio Terminalに接続します。

また、カメラを固定する方法を検討してください。例えば、ケーブルを箱や缶の上に吊るしたり、両面テープでカメラを箱に固定したりする方法があります。
PlatformIOを使用して新しいWio Terminalプロジェクトを作成します。このプロジェクトをstock-counterと名付けます。
製造プロジェクトのレッスン2の手順を再現して、カメラから画像をキャプチャします。
製造プロジェクトのレッスン2の手順を再現して、画像分類器を呼び出します。このコードの大部分は、オブジェクトを検出するために再利用されます。

コードを分類器から画像検出器に変更する

画像を分類するために使用したコードは、オブジェクトを検出するコードと非常に似ています。主な違いは、Custom Visionから取得した呼び出し先のURLと、その呼び出し結果です。

タスク - コードを分類器から画像検出器に変更する

main.cppファイルの先頭に次のインクルードディレクティブを追加します：
```
#include <vector>
```
classifyImage関数の名前をdetectStockに変更します。関数名とbuttonPressed関数内での呼び出しの両方を変更してください。
detectStock関数の上に、低い確率の検出を除外するためのしきい値を宣言します：
```
const float threshold = 0.3f;
```
画像分類器はタグごとに1つの結果しか返しませんが、オブジェクト検出器は複数の結果を返します。そのため、確率が低いものを除外する必要があります。

detectStock関数の上に、予測を処理する関数を宣言します：

void processPredictions(std::vector<JsonVariant> &predictions)
{
    for(JsonVariant prediction : predictions)
    {
        String tag = prediction["tagName"].as<String>();
        float probability = prediction["probability"].as<float>();

        char buff[32];
        sprintf(buff, "%s:\t%.2f%%", tag.c_str(), probability * 100.0);
        Serial.println(buff);
    }
}

これは予測のリストを受け取り、それをシリアルモニターに出力します。

detectStock関数内で、予測をループするforループの内容を次のコードに置き換えます：

std::vector<JsonVariant> passed_predictions;

for(JsonVariant prediction : predictions) 
{
    float probability = prediction["probability"].as<float>();
    if (probability > threshold)
    {
        passed_predictions.push_back(prediction);
    }
}

processPredictions(passed_predictions);

これは予測をループし、確率をしきい値と比較します。しきい値を超える確率を持つすべての予測がlistに追加され、processPredictions関数に渡されます。

コードをアップロードして実行します。カメラを棚の上のオブジェクトに向け、Cボタンを押してください。シリアルモニターに出力が表示されます：
```
Connecting to WiFi..
Connected!
Image captured
Image read to buffer with length 17416
tomato paste:   35.84%
tomato paste:   35.87%
tomato paste:   34.11%
tomato paste:   35.16%
```
💁 画像に適した値にするために、thresholdを調整する必要があるかもしれません。

撮影された画像とこれらの値は、Custom VisionのPredictionsタブで確認できます。

💁 このコードはcode-detect/wio-terminalフォルダーで確認できます。

😀 ストックカウンタープログラムが成功しました！

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