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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "e5896207b304ce1abaf065b8acc0cc79",
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"translation_date": "2025-08-26T21:50:35+00:00",
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"source_file": "4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/single-board-computer-classify-image.md",
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"language_code": "mo"
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}
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# 分類圖片 - 虛擬 IoT 硬體與 Raspberry Pi
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在本課程的這部分，你將把相機捕捉的圖片發送到 Custom Vision 服務進行分類。
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## 發送圖片到 Custom Vision
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Custom Vision 服務提供了一個 Python SDK，可用於分類圖片。
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### 任務 - 發送圖片到 Custom Vision
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1. 在 VS Code 中打開 `fruit-quality-detector` 資料夾。如果你使用的是虛擬 IoT 裝置，請確保虛擬環境已在終端機中運行。
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1. 用於發送圖片到 Custom Vision 的 Python SDK 可作為 Pip 套件安裝。使用以下指令進行安裝：
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```sh
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pip3 install azure-cognitiveservices-vision-customvision
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```
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1. 在 `app.py` 文件的頂部添加以下 import 語句：
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```python
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from msrest.authentication import ApiKeyCredentials
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from azure.cognitiveservices.vision.customvision.prediction import CustomVisionPredictionClient
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```
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這會引入一些 Custom Vision 庫中的模組，一個用於使用預測金鑰進行身份驗證，另一個提供可調用 Custom Vision 的預測客戶端類。
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1. 在文件末尾添加以下程式碼：
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```python
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prediction_url = '<prediction_url>'
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prediction_key = '<prediction key>'
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```
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將 `<prediction_url>` 替換為你在本課程早些時候從 *Prediction URL* 對話框中複製的 URL。將 `<prediction key>` 替換為你從同一對話框中複製的預測金鑰。
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1. *Prediction URL* 對話框提供的預測 URL 是為直接調用 REST 端點設計的。Python SDK 在不同的地方使用 URL 的部分。添加以下程式碼以分解此 URL 為所需的部分：
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```python
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parts = prediction_url.split('/')
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endpoint = 'https://' + parts[2]
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project_id = parts[6]
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iteration_name = parts[9]
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```
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這會分解 URL，提取出 `https://<location>.api.cognitive.microsoft.com` 的端點、專案 ID 和已發佈的迭代名稱。
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1. 創建一個預測器物件以執行預測，使用以下程式碼：
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```python
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prediction_credentials = ApiKeyCredentials(in_headers={"Prediction-key": prediction_key})
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predictor = CustomVisionPredictionClient(endpoint, prediction_credentials)
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```
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`prediction_credentials` 將預測金鑰封裝起來。這些隨後用於創建指向端點的預測客戶端物件。
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1. 使用以下程式碼將圖片發送到 Custom Vision：
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```python
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image.seek(0)
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results = predictor.classify_image(project_id, iteration_name, image)
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```
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這會將圖片回卷到起始位置，然後將其發送到預測客戶端。
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1. 最後，使用以下程式碼顯示結果：
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```python
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for prediction in results.predictions:
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print(f'{prediction.tag_name}:\t{prediction.probability * 100:.2f}%')
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```
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這會迴圈所有返回的預測並在終端機中顯示它們。返回的概率是 0-1 的浮點數，其中 0 表示與標籤匹配的可能性為 0%，1 表示與標籤匹配的可能性為 100%。
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> 💁 圖片分類器會返回所有使用過的標籤的百分比。每個標籤都會有一個圖片與該標籤匹配的概率。
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1. 運行你的程式，讓相機對準一些水果，或者使用適當的圖片集，或者如果使用虛擬 IoT 硬體，讓水果在你的網路攝影機中可見。你會在控制台中看到輸出：
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```output
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(.venv) ➜ fruit-quality-detector python app.py
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ripe: 56.84%
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unripe: 43.16%
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```
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你將能看到拍攝的圖片，以及這些值在 Custom Vision 的 **Predictions** 標籤中顯示。
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> 💁 你可以在 [code-classify/pi](../../../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/code-classify/pi) 或 [code-classify/virtual-iot-device](../../../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/code-classify/virtual-iot-device) 資料夾中找到這段程式碼。
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😀 你的水果品質分類程式成功了！
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**免責聲明**：
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