You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
IoT-For-Beginners/translations/km/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-classify-image.md

222 lines
18 KiB

# ចាត់ថ្នាក់រូបភាព - Wio Terminal
នៅក្នុងផ្នែកនេះនៃមេរៀន អ្នកនឹងផ្ញើរូបភាពដែលបានថតដោយកាមេរ៉ាទៅកាន់សេវាកម្ម Custom Vision ដើម្បីចាត់ថ្នាក់វា។
## ចាត់ថ្នាក់រូបភាព
សេវាកម្ម Custom Vision មាន REST API ដែលអ្នកអាចហៅពី Wio Terminal ដើម្បីចាត់ថ្នាក់រូបភាពបាន។ REST API នេះអាចចូលដំណើរការបានតាមការតភ្ជាប់ HTTPS - ការតភ្ជាប់ HTTP ដែលមានសុវត្ថិភាព។
នៅពេលធ្វើប្រតិបត្តិការជាមួយចំណុចបញ្ចប់ HTTPS កូដអ្នកប្រើត្រូវតែស្នើសុំវិញ្ញាបនបត្រការបួនកូនសាធារណៈពីម៉ាស៊ីនមេដែលត្រូវបានចូលដំណើរការ ហើយប្រើវា ដើម្បីស៊ែរការចរាចរណ៍ដែលវាផ្ញើ។ អ្នកប្រេហ្ស័ររបស់អ្នកធ្វើរឿងនេះដោយស្វ័យប្រវត្តិ ប៉ុន្តែមីក្រូកុងត្រូឡឺមិនធ្វើដូចនេះទេ។ អ្នកត្រូវតែស្នើសុំវិញ្ញាបនបត្រនេះដោយដៃ ហើយប្រើវាដើម្បីបង្កើតការតភ្ជាប់ដែលមានសុវត្ថិភាពទៅកាន់ REST API។ វីញ្ញាបនបត្រទាំងនេះមិនប្ដូរទេ ដូចនេះពេលអ្នកបានវិញ្ញាបនបត្រមួយហើយ វាអាចត្រូវបានកូដរឹតបន្តិចនៅក្នុងកម្មវិធីរបស់អ្នក។
វិញ្ញាបនបត្រទាំងនេះរួមមានកូនសោសាធារណៈ ហើយមិនចាំបាច់ត្រូវរក្សាទុកយ៉ាងរឹងមាំទេ។ អ្នកអាចប្រើពួកវានៅក្នុងកូដប្រភពរបស់អ្នក និងចែករំលែកសាធារណៈនៅកន្លែងដូចជា GitHub។
### ភារកិច្ច - រៀបចំម៉ាស៊ីនអតិថិជន SSL
1. បើកគម្រោងកម្មវិធី `fruit-quality-detector` ប្រសិនបើវាមិនបានបើករួចទេ។
1. បើកឯកសារ header `config.h` ហើយបន្ថែមសម្គាល់ដូចខាងក្រោម៖
```cpp
const char *CERTIFICATE =
"-----BEGIN CERTIFICATE-----\r\n"
"MIIF8zCCBNugAwIBAgIQAueRcfuAIek/4tmDg0xQwDANBgkqhkiG9w0BAQwFADBh\r\n"
"MQswCQYDVQQGEwJVUzEVMBMGA1UEChMMRGlnaUNlcnQgSW5jMRkwFwYDVQQLExB3\r\n"
"d3cuZGlnaWNlcnQuY29tMSAwHgYDVQQDExdEaWdpQ2VydCBHbG9iYWwgUm9vdCBH\r\n"
"MjAeFw0yMDA3MjkxMjMwMDBaFw0yNDA2MjcyMzU5NTlaMFkxCzAJBgNVBAYTAlVT\r\n"
"MR4wHAYDVQQKExVNaWNyb3NvZnQgQ29ycG9yYXRpb24xKjAoBgNVBAMTIU1pY3Jv\r\n"
"c29mdCBBenVyZSBUTFMgSXNzdWluZyBDQSAwNjCCAiIwDQYJKoZIhvcNAQEBBQAD\r\n"
"ggIPADCCAgoCggIBALVGARl56bx3KBUSGuPc4H5uoNFkFH4e7pvTCxRi4j/+z+Xb\r\n"
"wjEz+5CipDOqjx9/jWjskL5dk7PaQkzItidsAAnDCW1leZBOIi68Lff1bjTeZgMY\r\n"
"iwdRd3Y39b/lcGpiuP2d23W95YHkMMT8IlWosYIX0f4kYb62rphyfnAjYb/4Od99\r\n"
"ThnhlAxGtfvSbXcBVIKCYfZgqRvV+5lReUnd1aNjRYVzPOoifgSx2fRyy1+pO1Uz\r\n"
"aMMNnIOE71bVYW0A1hr19w7kOb0KkJXoALTDDj1ukUEDqQuBfBxReL5mXiu1O7WG\r\n"
"0vltg0VZ/SZzctBsdBlx1BkmWYBW261KZgBivrql5ELTKKd8qgtHcLQA5fl6JB0Q\r\n"
"gs5XDaWehN86Gps5JW8ArjGtjcWAIP+X8CQaWfaCnuRm6Bk/03PQWhgdi84qwA0s\r\n"
"sRfFJwHUPTNSnE8EiGVk2frt0u8PG1pwSQsFuNJfcYIHEv1vOzP7uEOuDydsmCjh\r\n"
"lxuoK2n5/2aVR3BMTu+p4+gl8alXoBycyLmj3J/PUgqD8SL5fTCUegGsdia/Sa60\r\n"
"N2oV7vQ17wjMN+LXa2rjj/b4ZlZgXVojDmAjDwIRdDUujQu0RVsJqFLMzSIHpp2C\r\n"
"Zp7mIoLrySay2YYBu7SiNwL95X6He2kS8eefBBHjzwW/9FxGqry57i71c2cDAgMB\r\n"
"AAGjggGtMIIBqTAdBgNVHQ4EFgQU1cFnOsKjnfR3UltZEjgp5lVou6UwHwYDVR0j\r\n"
"BBgwFoAUTiJUIBiV5uNu5g/6+rkS7QYXjzkwDgYDVR0PAQH/BAQDAgGGMB0GA1Ud\r\n"
"JQQWMBQGCCsGAQUFBwMBBggrBgEFBQcDAjASBgNVHRMBAf8ECDAGAQH/AgEAMHYG\r\n"
"CCsGAQUFBwEBBGowaDAkBggrBgEFBQcwAYYYaHR0cDovL29jc3AuZGlnaWNlcnQu\r\n"
"Y29tMEAGCCsGAQUFBzAChjRodHRwOi8vY2FjZXJ0cy5kaWdpY2VydC5jb20vRGln\r\n"
"aUNlcnRHbG9iYWxSb290RzIuY3J0MHsGA1UdHwR0MHIwN6A1oDOGMWh0dHA6Ly9j\r\n"
"cmwzLmRpZ2ljZXJ0LmNvbS9EaWdpQ2VydEdsb2JhbFJvb3RHMi5jcmwwN6A1oDOG\r\n"
"MWh0dHA6Ly9jcmw0LmRpZ2ljZXJ0LmNvbS9EaWdpQ2VydEdsb2JhbFJvb3RHMi5j\r\n"
"cmwwHQYDVR0gBBYwFDAIBgZngQwBAgEwCAYGZ4EMAQICMBAGCSsGAQQBgjcVAQQD\r\n"
"AgEAMA0GCSqGSIb3DQEBDAUAA4IBAQB2oWc93fB8esci/8esixj++N22meiGDjgF\r\n"
"+rA2LUK5IOQOgcUSTGKSqF9lYfAxPjrqPjDCUPHCURv+26ad5P/BYtXtbmtxJWu+\r\n"
"cS5BhMDPPeG3oPZwXRHBJFAkY4O4AF7RIAAUW6EzDflUoDHKv83zOiPfYGcpHc9s\r\n"
"kxAInCedk7QSgXvMARjjOqdakor21DTmNIUotxo8kHv5hwRlGhBJwps6fEVi1Bt0\r\n"
"trpM/3wYxlr473WSPUFZPgP1j519kLpWOJ8z09wxay+Br29irPcBYv0GMXlHqThy\r\n"
"8y4m/HyTQeI2IMvMrQnwqPpY+rLIXyviI2vLoI+4xKE4Rn38ZZ8m\r\n"
"-----END CERTIFICATE-----\r\n";
```
វា​*Microsoft Azure DigiCert Global Root G2 certificate* - វាជាវិញ្ញាបនបត្រមួយក្នុងចំណោមវិញ្ញាបនបត្រដែលបានប្រើដោយសេវាកម្ម Azure ជាច្រើនជាសកល។
> 💁 ដើម្បីមើលថាវា​ជា​វិញ្ញាបនបត្រដែលត្រូវប្រើ ចូររត់ពាក្យបញ្ជាខាងក្រោមលើ macOS ឬ Linux។ ប្រសិនបើអ្នកប្រើ Windows អ្នកអាចដំណើរការប្រតិបត្តិនេះតាម [Windows Subsystem for Linux (WSL)](https://docs.microsoft.com/windows/wsl/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn):
>
> ```sh
> openssl s_client -showcerts -verify 5 -connect api.cognitive.microsoft.com:443
> ```
>
> លទ្ធផលនឹងបង្ហាញចំណងជើងវិញ្ញាបនបត្រ DigiCert Global Root G2។
1. បើក `main.cpp` ហើយបន្ថែមបញ្ជាផ្ដល់ការរួមបញ្ចូលខាងក្រោម៖
```cpp
#include <WiFiClientSecure.h>
```
1. នៅខាងក្រោមបញ្ជាផ្ដល់ការរួមបញ្ចូល បញ្ចាក់ឧបករណ៍ `WifiClientSecure` មួយ៖
```cpp
WiFiClientSecure client;
```
ថ្នាក់នេះមានកូដសម្រាប់ធ្វើការទំនាក់ទំនងជាមួយចំណុចបញ្ចប់វែបតាម HTTPS។
1. នៅក្នុងវិធី `connectWiFi` កំណត់ WiFiClientSecure ដើម្បីប្រើវិញ្ញាបនបត្រ DigiCert Global Root G2៖
```cpp
client.setCACert(CERTIFICATE);
```
### ភារកិច្ច - ចាត់ថ្នាក់រូបភាព
1. បន្ថែមបន្ទាត់នេះជាបន្ទាត់បន្ថែមទៅបញ្ជី `lib_deps` នៅក្នុងឯកសារ `platformio.ini`
```ini
bblanchon/ArduinoJson @ 6.17.3
```
វានាំចូល [ArduinoJson](https://arduinojson.org), បណ្ណាល័យ JSON សម្រាប់ Arduino ហើយនឹងត្រូវប្រើសម្រាប់បកប្រែចម្លើយ JSON ពី REST API។
1. នៅក្នុង `config.h` បន្ថែមថេរប្រភេទសម្រាប់ URL ការព្យាករណ៍ និង Key ពីសេវាកម្ម Custom Vision៖
```cpp
const char *PREDICTION_URL = "<PREDICTION_URL>";
const char *PREDICTION_KEY = "<PREDICTION_KEY>";
```
ជំនួស `<PREDICTION_URL>` ជាមួយ URL ការព្យាករណ៍ពី Custom Vision។ ជំនួស `<PREDICTION_KEY>` ជាមួយ key ការព្យាករណ៍។
1. នៅក្នុង `main.cpp` បន្ថែមបញ្ជាផ្ដល់ការរួមបញ្ចូលសម្រាប់បណ្ណាល័យ ArduinoJson៖
```cpp
#include <ArduinoJSON.h>
```
1. បន្ថែមមុខងារខាងក្រោមទៅ `main.cpp` ខាងលើមុខងារ `buttonPressed`
```cpp
void classifyImage(byte *buffer, uint32_t length)
{
HTTPClient httpClient;
httpClient.begin(client, PREDICTION_URL);
httpClient.addHeader("Content-Type", "application/octet-stream");
httpClient.addHeader("Prediction-Key", PREDICTION_KEY);
int httpResponseCode = httpClient.POST(buffer, length);
if (httpResponseCode == 200)
{
String result = httpClient.getString();
DynamicJsonDocument doc(1024);
deserializeJson(doc, result.c_str());
JsonObject obj = doc.as<JsonObject>();
JsonArray predictions = obj["predictions"].as<JsonArray>();
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);
}
}
httpClient.end();
}
```
កូដនេះចាប់ផ្តើមដោយសេចក្តីប្រកាស `HTTPClient` - ថ្នាក់ដែលមានវិធីសាស្ត្រសម្រាប់ធ្វើប្រតិបត្តិការជាមួយ REST API។ បន្ទាប់មកវាភ្ជាប់ទៅកាន់ URL ការព្យាករណ៍ដោយប្រកបដោយ WiFiClientSecure ដែលបានរៀបចំជាមួយកូនសោសាធារណៈ Azure។
បន្ទាប់ពីភ្ជាប់ វានឹងផ្ញើក្បាល - ព័ត៌មានអំពីសំណើដែលនឹងធ្វើ ទៅប្រឆាំង REST API។ ក្បាល `Content-Type` បង្ហាញថាការហៅ API នឹងផ្ញើទិន្នន័យរំពឹងទុកជាកំប៉ុងទិន្នន័យដើម, ក្បាល `Prediction-Key` ផ្ញើ key ការព្យាករណ៍ Custom Vision។
បន្ទាប់មកសំណើ POST ត្រូវបានធ្វើទៅ HTTP client ដើម្បីផ្ទុកអារេ byte។ នេះនឹងមានរូបភាព JPEG ដែលបានថតពីកាមេរ៉ាពេលមុខងារនេះត្រូវបានហៅ។
> 💁 សំណើ POST មានគោលបំណងផ្ញើទិន្នន័យ និងទទួលបានចម្លើយ។ មានប្រភេទសំណើផ្សេងទៀតដូចជា GET ដែលយកទិន្នន័យ។ សំណើ GET ត្រូវបានប្រើដោយកម្មវិធីរុករករបស់អ្នកដើម្បីផ្ទុកទំព័រវែប។
សំណើ POST នាំមកនូវកូដស្ថានភាពចម្លើយ។ វាត្រូវបានកំណត់យ៉ាងច្បាស់ដោយមានលេខ 200 មានន័យថា **OK** - សំណើ POST បានជោគជ័យ។
> 💁 អ្នកអាចមើលកូដស្ថានភាពចម្លើយទាំងអស់នៅលើ [List of HTTP status codes page on Wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/List_of_HTTP_status_codes)
ប្រសិនបើពិភាក្សា 200 វានឹងអានលទ្ធផលពី HTTP client។ នេះជាចម្លើយអក្សរមកពី REST API ដោយមានលទ្ធផលនៃការព្យាករណ៍ជាឯកសារ JSON។ JSON មានរូបមន្តដូចខាងក្រោម៖
```jSON
{
"id":"45d614d3-7d6f-47e9-8fa2-04f237366a16",
"project":"135607e5-efac-4855-8afb-c93af3380531",
"iteration":"04f1c1fa-11ec-4e59-bb23-4c7aca353665",
"created":"2021-06-10T17:58:58.959Z",
"predictions":[
{
"probability":0.5582016,
"tagId":"05a432ea-9718-4098-b14f-5f0688149d64",
"tagName":"ripe"
},
{
"probability":0.44179836,
"tagId":"bb091037-16e5-418e-a9ea-31c6a2920f17",
"tagName":"unripe"
}
]
}
```
ផ្នែកសំខាន់នៅទីនេះគឺអារេ `predictions`។ វាមានការព្យាករណ៍ជាមួយចំណុចនីមួយៗសម្រាប់ក្តារទីមួយ ដែលមានឈ្មោះស្លាក និងប្រហែល។ ប្រហែលដែលបានបញ្ចូនត្រូវជាចំនួនទសភាគចាប់ពី 0-1 ដែល 0 មានន័យថាអាចជាប់ស្លាកបាន 0% ហើយ 1 មានន័យថាអាចជាប់ស្លាកបាន 100%។
> 💁 កម្មវិធីចាត់ថ្នាក់រូបភាពនឹងបង្ហាញភាគរយសម្រាប់ស្លាកទាំងអស់ដែលបានប្រើ។ ស្លាកនីមួយៗនឹងមានប្រហែលថារូបភាពនោះផ្គូរផ្គងនឹងស្លាកនោះយ៉ាងណា។
JSON នេះត្រូវបានបកប្រែ ហើយប្រហែលសម្រាប់ស្លាកនីមួយៗត្រូវបានផ្ញើទៅម៉ូនីទ័រស៊េរី។
1. នៅក្នុងមុខងារ `buttonPressed` ចូរជំនួសកូដដែលសន្សំព័ត៌មានទៅកាត SD ជាមួយការហៅមុខងារ `classifyImage` ឬបន្ថែមវាបន្ទាប់ពីរូបភាពត្រូវបានរក្សាទុក តែមុនពេលបង្ហាញបន្ទុកត្រូវបានលុប៖
```cpp
classifyImage(buffer, length);
```
> 💁 ប្រសិនបើអ្នកជំនួសកូដដែលសន្សំព័ត៌មានទៅកាត SD អ្នកអាចសំអាតកូដរបស់អ្នកដកមុខងារ `setupSDCard` និង `saveToSDCard` ចេញ។
1. ផ្ទុកឡើងហើយរត់កូដរបស់អ្នក។ ធ្វើការបង្ហាញកាមេរ៉ាទៅផ្លែឈើមួយហើយចុចប៊ូតុង C។ អ្នកនឹងឃើញលទ្ធផលនៅម៉ូនីទ័រស៊េរី៖
```output
Connecting to WiFi..
Connected!
Image captured
Image read to buffer with length 8200
ripe: 56.84%
unripe: 43.16%
```
អ្នកនឹងអាចមើលឃើញរូបភាពដែលបានថត និងតម្លៃទាំងនេះនៅផ្ទាំង **Predictions** នៅក្នុង Custom Vision។
![A banana in custom vision predicted ripe at 56.8% and unripe at 43.1%](../../../../../translated_images/km/custom-vision-banana-prediction.30cdff4e1d72db5d.webp)
> 💁 អ្នកអាចស្វែងរកកូដនេះនៅក្នុងថត [code-classify/wio-terminal](../../../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/code-classify/wio-terminal)។
😀 កម្មវិធីចាត់ថ្នាក់គុណភាពផ្លែឈើរបស់អ្នកបានជោគជ័យ!
---
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**ការបដិសេធ**៖
ឯកសារនេះត្រូវបានបកប្រែដោយប្រើសេវាកម្មបកប្រែ AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)។ ខណៈពេលដែលយើងខិតខំប្រឹងប្រែងឱ្យមានភាពត្រឹមត្រូវ សូមយល់ថាការបកប្រែដោយស្វ័យប្រវត្តិអាចមានកំហុស ឬភាពមិនត្រឹមត្រូវ។ ឯកសារដើមក្នុងភាសាម៉ាក់មួយគួរត្រូវបានយកទៅពិចារណាថាជាតំណរភាពបញ្ជាក់។ សម្រាប់ព័ត៌មានសំខាន់ៗ ការបកប្រែដោយមនុស្សអ្នកជំនាញត្រូវបានណែនាំ។ យើងមិនទទួលខុសត្រូវចំពោះការយល់ច្រឡំ ឬការបកប្រែខុសទេ ដែលមកពីការប្រើប្រាស់ការបកប្រែនេះឡើយ។
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->