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.
124 lines
6.5 KiB
124 lines
6.5 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "3ba7150ffc4a6999f6c3cfb4906ec7df",
|
|
"translation_date": "2025-08-26T06:34:27+00:00",
|
|
"source_file": "4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/virtual-device-camera.md",
|
|
"language_code": "pl"
|
|
}
|
|
-->
|
|
# Przechwytywanie obrazu - Wirtualny sprzęt IoT
|
|
|
|
W tej części lekcji dodasz czujnik kamery do swojego wirtualnego urządzenia IoT i odczytasz z niego obrazy.
|
|
|
|
## Sprzęt
|
|
|
|
Wirtualne urządzenie IoT będzie korzystać z symulowanej kamery, która przesyła obrazy z plików lub z Twojej kamery internetowej.
|
|
|
|
### Dodanie kamery do CounterFit
|
|
|
|
Aby używać wirtualnej kamery, musisz dodać ją do aplikacji CounterFit.
|
|
|
|
#### Zadanie - dodanie kamery do CounterFit
|
|
|
|
Dodaj kamerę do aplikacji CounterFit.
|
|
|
|
1. Utwórz nową aplikację w Pythonie na swoim komputerze w folderze o nazwie `fruit-quality-detector` z jednym plikiem o nazwie `app.py` oraz wirtualnym środowiskiem Pythona, a następnie dodaj pakiety pip dla CounterFit.
|
|
|
|
> ⚠️ Możesz odwołać się do [instrukcji tworzenia i konfiguracji projektu CounterFit w Pythonie w lekcji 1, jeśli to konieczne](../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md).
|
|
|
|
1. Zainstaluj dodatkowy pakiet Pip, który umożliwia zainstalowanie shima CounterFit, symulującego niektóre funkcje pakietu [Picamera Pip package](https://pypi.org/project/picamera/). Upewnij się, że instalujesz go z terminala z aktywowanym wirtualnym środowiskiem.
|
|
|
|
```sh
|
|
pip install counterfit-shims-picamera
|
|
```
|
|
|
|
1. Upewnij się, że aplikacja webowa CounterFit jest uruchomiona.
|
|
|
|
1. Utwórz kamerę:
|
|
|
|
1. W polu *Create sensor* w panelu *Sensors* rozwiń listę *Sensor type* i wybierz *Camera*.
|
|
|
|
1. Ustaw *Name* na `Picamera`.
|
|
|
|
1. Wybierz przycisk **Add**, aby utworzyć kamerę.
|
|
|
|
|
|
|
|
Kamera zostanie utworzona i pojawi się na liście czujników.
|
|
|
|
|
|
|
|
## Programowanie kamery
|
|
|
|
Wirtualne urządzenie IoT może teraz zostać zaprogramowane do korzystania z wirtualnej kamery.
|
|
|
|
### Zadanie - programowanie kamery
|
|
|
|
Zaprogramuj urządzenie.
|
|
|
|
1. Upewnij się, że aplikacja `fruit-quality-detector` jest otwarta w VS Code.
|
|
|
|
1. Otwórz plik `app.py`.
|
|
|
|
1. Dodaj poniższy kod na początku pliku `app.py`, aby połączyć aplikację z CounterFit:
|
|
|
|
```python
|
|
from counterfit_connection import CounterFitConnection
|
|
CounterFitConnection.init('127.0.0.1', 5000)
|
|
```
|
|
|
|
1. Dodaj poniższy kod do pliku `app.py`:
|
|
|
|
```python
|
|
import io
|
|
from counterfit_shims_picamera import PiCamera
|
|
```
|
|
|
|
Ten kod importuje potrzebne biblioteki, w tym klasę `PiCamera` z biblioteki counterfit_shims_picamera.
|
|
|
|
1. Dodaj poniższy kod poniżej, aby zainicjalizować kamerę:
|
|
|
|
```python
|
|
camera = PiCamera()
|
|
camera.resolution = (640, 480)
|
|
camera.rotation = 0
|
|
```
|
|
|
|
Ten kod tworzy obiekt PiCamera i ustawia rozdzielczość na 640x480. Chociaż obsługiwane są wyższe rozdzielczości, klasyfikator obrazów działa na znacznie mniejszych obrazach (227x227), więc nie ma potrzeby przechwytywania i przesyłania większych obrazów.
|
|
|
|
Linia `camera.rotation = 0` ustawia obrót obrazu w stopniach. Jeśli musisz obrócić obraz z kamery internetowej lub pliku, ustaw tę wartość odpowiednio. Na przykład, jeśli chcesz zmienić obraz banana z kamery internetowej w trybie poziomym na tryb pionowy, ustaw `camera.rotation = 90`.
|
|
|
|
1. Dodaj poniższy kod poniżej, aby przechwycić obraz jako dane binarne:
|
|
|
|
```python
|
|
image = io.BytesIO()
|
|
camera.capture(image, 'jpeg')
|
|
image.seek(0)
|
|
```
|
|
|
|
Ten kod tworzy obiekt `BytesIO` do przechowywania danych binarnych. Obraz jest odczytywany z kamery jako plik JPEG i przechowywany w tym obiekcie. Obiekt ten ma wskaźnik pozycji, który wskazuje, gdzie znajdują się dane, aby można było zapisać więcej danych na końcu, jeśli to konieczne, więc linia `image.seek(0)` przesuwa ten wskaźnik z powrotem na początek, aby później można było odczytać wszystkie dane.
|
|
|
|
1. Poniżej dodaj następujący kod, aby zapisać obraz do pliku:
|
|
|
|
```python
|
|
with open('image.jpg', 'wb') as image_file:
|
|
image_file.write(image.read())
|
|
```
|
|
|
|
Ten kod otwiera plik o nazwie `image.jpg` do zapisu, następnie odczytuje wszystkie dane z obiektu `BytesIO` i zapisuje je do pliku.
|
|
|
|
> 💁 Możesz przechwycić obraz bezpośrednio do pliku zamiast do obiektu `BytesIO`, przekazując nazwę pliku do wywołania `camera.capture`. Powodem użycia obiektu `BytesIO` jest to, że później w tej lekcji możesz przesłać obraz do swojego klasyfikatora obrazów.
|
|
|
|
1. Skonfiguruj obraz, który kamera w CounterFit będzie przechwytywać. Możesz ustawić *Source* na *File*, a następnie przesłać plik obrazu, lub ustawić *Source* na *WebCam*, aby obrazy były przechwytywane z Twojej kamery internetowej. Upewnij się, że wybierasz przycisk **Set** po wybraniu obrazu lub kamery internetowej.
|
|
|
|
|
|
|
|
1. Obraz zostanie przechwycony i zapisany jako `image.jpg` w bieżącym folderze. Zobaczysz ten plik w eksploratorze VS Code. Wybierz plik, aby wyświetlić obraz. Jeśli wymaga obrotu, zaktualizuj linię `camera.rotation = 0` zgodnie z potrzebami i zrób kolejne zdjęcie.
|
|
|
|
> 💁 Ten kod znajdziesz w folderze [code-camera/virtual-iot-device](../../../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/code-camera/virtual-iot-device).
|
|
|
|
😀 Twój program obsługujący kamerę zakończył się sukcesem!
|
|
|
|
**Zastrzeżenie**:
|
|
Ten dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Chociaż dokładamy wszelkich starań, aby tłumaczenie było precyzyjne, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za wiarygodne źródło. W przypadku informacji o kluczowym znaczeniu zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia. |