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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "3ba7150ffc4a6999f6c3cfb4906ec7df",
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"translation_date": "2025-08-25T21:00:54+00:00",
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"source_file": "4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/virtual-device-camera.md",
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"language_code": "pt"
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}
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# Capturar uma imagem - Hardware IoT Virtual
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Nesta parte da lição, irá adicionar um sensor de câmara ao seu dispositivo IoT virtual e ler imagens a partir dele.
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## Hardware
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O dispositivo IoT virtual utilizará uma câmara simulada que envia imagens a partir de ficheiros ou da sua webcam.
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### Adicionar a câmara ao CounterFit
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Para usar uma câmara virtual, precisa de adicionar uma à aplicação CounterFit.
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#### Tarefa - adicionar a câmara ao CounterFit
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Adicione a câmara à aplicação CounterFit.
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1. Crie uma nova aplicação Python no seu computador numa pasta chamada `fruit-quality-detector` com um único ficheiro chamado `app.py` e um ambiente virtual Python, e adicione os pacotes pip do CounterFit.
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> ⚠️ Pode consultar [as instruções para criar e configurar um projeto Python do CounterFit na lição 1, se necessário](../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md).
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1. Instale um pacote Pip adicional para adicionar um shim do CounterFit que pode comunicar com sensores de câmara simulando algumas funcionalidades do [pacote Pip Picamera](https://pypi.org/project/picamera/). Certifique-se de que está a instalar isto a partir de um terminal com o ambiente virtual ativado.
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```sh
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pip install counterfit-shims-picamera
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```
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1. Certifique-se de que a aplicação web do CounterFit está em execução.
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1. Crie uma câmara:
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1. Na caixa *Create sensor* no painel *Sensors*, abra o menu suspenso *Sensor type* e selecione *Camera*.
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1. Defina o *Name* como `Picamera`.
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1. Selecione o botão **Add** para criar a câmara.
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A câmara será criada e aparecerá na lista de sensores.
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## Programar a câmara
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O dispositivo IoT virtual pode agora ser programado para usar a câmara virtual.
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### Tarefa - programar a câmara
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Programe o dispositivo.
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1. Certifique-se de que a aplicação `fruit-quality-detector` está aberta no VS Code.
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1. Abra o ficheiro `app.py`.
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1. Adicione o seguinte código ao início do ficheiro `app.py` para ligar a aplicação ao CounterFit:
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```python
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from counterfit_connection import CounterFitConnection
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CounterFitConnection.init('127.0.0.1', 5000)
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```
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1. Adicione o seguinte código ao ficheiro `app.py`:
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```python
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import io
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from counterfit_shims_picamera import PiCamera
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```
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Este código importa algumas bibliotecas necessárias, incluindo a classe `PiCamera` da biblioteca counterfit_shims_picamera.
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1. Adicione o seguinte código abaixo deste para inicializar a câmara:
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```python
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camera = PiCamera()
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camera.resolution = (640, 480)
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camera.rotation = 0
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```
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Este código cria um objeto PiCamera e define a resolução para 640x480. Embora resoluções mais altas sejam suportadas, o classificador de imagens funciona com imagens muito menores (227x227), por isso não é necessário capturar e enviar imagens maiores.
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A linha `camera.rotation = 0` define a rotação da imagem em graus. Se precisar de rodar a imagem da webcam ou do ficheiro, ajuste este valor conforme necessário. Por exemplo, se quiser alterar a imagem de uma banana numa webcam em modo paisagem para modo retrato, defina `camera.rotation = 90`.
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1. Adicione o seguinte código abaixo deste para capturar a imagem como dados binários:
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```python
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image = io.BytesIO()
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camera.capture(image, 'jpeg')
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image.seek(0)
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```
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Este código cria um objeto `BytesIO` para armazenar dados binários. A imagem é lida da câmara como um ficheiro JPEG e armazenada neste objeto. Este objeto tem um indicador de posição para saber onde está nos dados, permitindo que mais dados sejam escritos no final, se necessário. A linha `image.seek(0)` move esta posição de volta para o início, para que todos os dados possam ser lidos mais tarde.
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1. Abaixo deste, adicione o seguinte para guardar a imagem num ficheiro:
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```python
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with open('image.jpg', 'wb') as image_file:
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image_file.write(image.read())
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```
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Este código abre um ficheiro chamado `image.jpg` para escrita, depois lê todos os dados do objeto `BytesIO` e escreve-os no ficheiro.
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> 💁 Pode capturar a imagem diretamente para um ficheiro em vez de usar um objeto `BytesIO`, passando o nome do ficheiro para a chamada `camera.capture`. A razão para usar o objeto `BytesIO` é que, mais tarde nesta lição, poderá enviar a imagem para o seu classificador de imagens.
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1. Configure a imagem que a câmara no CounterFit irá capturar. Pode definir a *Source* como *File* e carregar um ficheiro de imagem, ou definir a *Source* como *WebCam*, e as imagens serão capturadas da sua webcam. Certifique-se de selecionar o botão **Set** após escolher uma imagem ou a sua webcam.
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1. Uma imagem será capturada e guardada como `image.jpg` na pasta atual. Verá este ficheiro no explorador do VS Code. Selecione o ficheiro para visualizar a imagem. Se precisar de rotação, atualize a linha `camera.rotation = 0` conforme necessário e tire outra fotografia.
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> 💁 Pode encontrar este código na pasta [code-camera/virtual-iot-device](../../../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/code-camera/virtual-iot-device).
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😀 O programa da sua câmara foi um sucesso!
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**Aviso Legal**:
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