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從物聯網設備呼叫物件偵測器 - 虛擬物聯網硬體與樹莓派

一旦您的物件偵測器已發布，就可以從您的物聯網設備使用它。

複製影像分類器專案

您的庫存偵測器大部分內容與您在之前課程中建立的影像分類器相同。

任務 - 複製影像分類器專案

建立一個名為 stock-counter 的資料夾，若您使用虛擬物聯網設備，則在您的電腦上建立；若使用樹莓派，則在樹莓派上建立。如果您使用虛擬物聯網設備，請確保已設置虛擬環境。
設置相機硬體。
- 如果您使用樹莓派，您需要安裝 PiCamera。您可能還需要將相機固定在一個位置，例如，將相機的線纜掛在盒子或罐子上，或者用雙面膠將相機固定在盒子上。
- 如果您使用虛擬物聯網設備，則需要安裝 CounterFit 和 CounterFit PyCamera shim。如果您打算使用靜態影像，請捕捉一些您的物件偵測器尚未見過的影像；如果您打算使用網路攝影機，請確保其位置能看到您要偵測的庫存。
複製製造專案第 2 課中的步驟，從相機捕捉影像。
複製製造專案第 2 課中的步驟，呼叫影像分類器。大部分的程式碼將被重複使用來偵測物件。

將程式碼從分類器改為影像偵測器

您用於分類影像的程式碼與用於偵測物件的程式碼非常相似。主要的差異在於 Custom Vision SDK 中呼叫的方法，以及呼叫的結果。

任務 - 將程式碼從分類器改為影像偵測器

刪除三行用於分類影像並處理預測的程式碼：

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

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

移除這三行程式碼。

添加以下程式碼以偵測影像中的物件：
```
results = predictor.detect_image(project_id, iteration_name, image)

threshold = 0.3

predictions = list(prediction for prediction in results.predictions if prediction.probability > threshold)

for prediction in predictions:
    print(f'{prediction.tag_name}:\t{prediction.probability * 100:.2f}%')
```
此程式碼呼叫 detect_image 方法，使用預測器執行物件偵測器。接著，它會收集所有超過門檻值的預測，並將其打印到控制台。

與影像分類器僅返回每個標籤一個結果不同，物件偵測器會返回多個結果，因此需要過濾掉任何低機率的結果。
執行此程式碼，它將捕捉影像，將其發送至物件偵測器，並打印出偵測到的物件。如果您使用虛擬物聯網設備，請確保在 CounterFit 中設置了適當的影像，或選擇了網路攝影機。如果您使用樹莓派，請確保您的相機指向架子上的物件。
```
pi@raspberrypi:~/stock-counter $ python3 app.py 
tomato paste:   34.13%
tomato paste:   33.95%
tomato paste:   35.05%
tomato paste:   32.80%
```
💁 您可能需要調整 threshold 值以適合您的影像。

您將能夠看到拍攝的影像，以及這些值在 Custom Vision 的 Predictions 標籤中。

💁 您可以在 code-detect/pi 或 code-detect/virtual-iot-device 資料夾中找到此程式碼。

😀 您的庫存計數程式成功了！

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