6.4 KiB

Raw Permalink Blame History

Ta en bild - Virtuell IoT-hårdvara

I den här delen av lektionen kommer du att lägga till en kamerasensor till din virtuella IoT-enhet och läsa bilder från den.

Hårdvara

Den virtuella IoT-enheten kommer att använda en simulerad kamera som skickar bilder antingen från filer eller från din webbkamera.

Lägg till kameran i CounterFit

För att använda en virtuell kamera behöver du lägga till en i CounterFit-appen.

Uppgift - lägg till kameran i CounterFit

Lägg till kameran i CounterFit-appen.

Skapa en ny Python-app på din dator i en mapp som heter fruit-quality-detector med en enda fil som heter app.py och en Python-virtuell miljö, och lägg till CounterFit pip-paket.

⚠️ Du kan hänvisa till instruktionerna för att skapa och ställa in ett CounterFit Python-projekt i lektion 1 om det behövs.
Installera ett extra Pip-paket för att installera en CounterFit-shim som kan kommunicera med kamerasensorer genom att simulera vissa delar av Picamera Pip-paketet. Se till att du installerar detta från en terminal med den virtuella miljön aktiverad.
```
pip install counterfit-shims-picamera
```
Se till att CounterFit-webbappen körs.
Skapa en kamera:
1. I Create sensor-rutan i Sensors-panelen, öppna rullgardinsmenyn Sensor type och välj Camera.
2. Ställ in Name till Picamera.
3. Välj knappen Add för att skapa kameran.
Kameran kommer att skapas och visas i sensorlistan.

Programmera kameran

Den virtuella IoT-enheten kan nu programmeras för att använda den virtuella kameran.

Uppgift - programmera kameran

Programmera enheten.

Se till att appen fruit-quality-detector är öppen i VS Code.
Öppna filen app.py.

Lägg till följande kod högst upp i app.py för att ansluta appen till CounterFit:

from counterfit_connection import CounterFitConnection
CounterFitConnection.init('127.0.0.1', 5000)

Lägg till följande kod i din app.py-fil:
```
import io
from counterfit_shims_picamera import PiCamera
```
Den här koden importerar några bibliotek som behövs, inklusive klassen PiCamera från biblioteket counterfit_shims_picamera.
Lägg till följande kod under detta för att initiera kameran:
```
camera = PiCamera()
camera.resolution = (640, 480)
camera.rotation = 0
```
Den här koden skapar ett PiCamera-objekt och ställer in upplösningen till 640x480. Även om högre upplösningar stöds, fungerar bildklassificeraren på mycket mindre bilder (227x227), så det finns ingen anledning att ta och skicka större bilder.

Raden camera.rotation = 0 ställer in bildens rotation i grader. Om du behöver rotera bilden från webbkameran eller filen, ställ in detta som lämpligt. Till exempel, om du vill ändra bilden av en banan på en webbkamera i liggande läge till stående, ställ in camera.rotation = 90.
Lägg till följande kod under detta för att ta bilden som binär data:
```
image = io.BytesIO()
camera.capture(image, 'jpeg')
image.seek(0)
```
Den här koden skapar ett BytesIO-objekt för att lagra binär data. Bilden läses från kameran som en JPEG-fil och lagras i detta objekt. Detta objekt har en positionsindikator för att veta var det befinner sig i datan så att mer data kan skrivas till slutet om det behövs, så raden image.seek(0) flyttar denna position tillbaka till början så att all data kan läsas senare.
Lägg till följande kod under detta för att spara bilden till en fil:
```
with open('image.jpg', 'wb') as image_file:
    image_file.write(image.read())
```
Den här koden öppnar en fil som heter image.jpg för skrivning, läser sedan all data från BytesIO-objektet och skriver det till filen.

💁 Du kan ta bilden direkt till en fil istället för ett BytesIO-objekt genom att skicka filnamnet till camera.capture-anropet. Anledningen till att använda BytesIO-objektet är att du senare i denna lektion kan skicka bilden till din bildklassificerare.
Konfigurera bilden som kameran i CounterFit kommer att ta. Du kan antingen ställa in Source till File, sedan ladda upp en bildfil, eller ställa in Source till WebCam, och bilder kommer att tas från din webbkamera. Se till att du väljer knappen Set efter att ha valt en bild eller din webbkamera.
En bild kommer att tas och sparas som image.jpg i den aktuella mappen. Du kommer att se denna fil i VS Code explorer. Välj filen för att visa bilden. Om den behöver roteras, uppdatera raden camera.rotation = 0 som nödvändigt och ta en ny bild.

💁 Du kan hitta denna kod i mappen code-camera/virtual-iot-device.

😀 Ditt kameraprogram blev en framgång!

Ansvarsfriskrivning:
Detta dokument har översatts med hjälp av AI-översättningstjänsten Co-op Translator. Även om vi strävar efter noggrannhet, bör det noteras att automatiserade översättningar kan innehålla fel eller brister. Det ursprungliga dokumentet på dess originalspråk bör betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för eventuella missförstånd eller feltolkningar som kan uppstå vid användning av denna översättning.

6.4 KiB Raw Permalink Blame History