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IoT Edge 기반 이미지 분류기를 사용하여 이미지 분류하기 - Wio Terminal

이 수업의 이 부분에서는 IoT Edge 장치에서 실행되는 이미지 분류기를 사용하게 됩니다.

IoT Edge 분류기 사용하기

IoT 장치는 IoT Edge 이미지 분류기를 사용하도록 재설정할 수 있습니다. 이미지 분류기의 URL은 http://<IP 주소 또는 이름>/image이며, <IP 주소 또는 이름>을 IoT Edge를 실행 중인 컴퓨터의 IP 주소 또는 호스트 이름으로 대체합니다.

작업 - IoT Edge 분류기 사용하기

  1. fruit-quality-detector 앱 프로젝트가 아직 열려 있지 않다면 열어주세요.

  2. 이미지 분류기는 HTTPS가 아닌 HTTP를 사용하는 REST API로 실행되므로, HTTP 호출만 가능한 WiFi 클라이언트를 사용해야 합니다. 따라서 인증서가 필요하지 않습니다. config.h 파일에서 CERTIFICATE를 삭제하세요.

  3. config.h 파일의 예측 URL을 새 URL로 업데이트해야 합니다. 또한 PREDICTION_KEY는 필요하지 않으므로 삭제할 수 있습니다.

    const char *PREDICTION_URL = "<URL>";

    <URL>을 분류기의 URL로 대체하세요.

  4. main.cpp에서 WiFi Client Secure에 대한 포함 지시문을 표준 HTTP 버전으로 변경하세요:

    #include <WiFiClient.h>

  5. WiFiClient 선언을 HTTP 버전으로 변경하세요:

    WiFiClient client;

  6. WiFi 클라이언트에서 인증서를 설정하는 줄을 선택하세요. connectWiFi 함수에서 client.setCACert(CERTIFICATE); 줄을 제거하세요.

  7. classifyImage 함수에서 헤더에 예측 키를 설정하는 httpClient.addHeader("Prediction-Key", PREDICTION_KEY); 줄을 제거하세요.

  8. 코드를 업로드하고 실행하세요. 카메라를 과일에 맞추고 C 버튼을 누르세요. 시리얼 모니터에서 출력 결과를 확인할 수 있습니다:

    Connecting to WiFi..
Connected!
Image captured
Image read to buffer with length 8200
ripe:   56.84%
unripe: 43.16%

💁 이 코드는 code-classify/wio-terminal 폴더에서 찾을 수 있습니다.

😀 과일 품질 분류기 프로그램이 성공적으로 실행되었습니다!

면책 조항:
이 문서는 AI 번역 서비스 Co-op Translator를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있지만, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서를 해당 언어로 작성된 상태에서 권위 있는 자료로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.