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分類影像 - 虛擬 IoT 硬體與 Raspberry Pi

在本課程的這部分，你將把相機捕捉的影像發送到 Custom Vision 服務進行分類。

發送影像到 Custom Vision

Custom Vision 服務提供了一個 Python SDK，可用於分類影像。

任務 - 發送影像到 Custom Vision

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。
用於發送影像到 Custom Vision 的 Python SDK 可作為 Pip 套件安裝。使用以下指令進行安裝：
```
pip3 install azure-cognitiveservices-vision-customvision
```
在 app.py 文件的頂部添加以下匯入語句：
```
from msrest.authentication import ApiKeyCredentials
from azure.cognitiveservices.vision.customvision.prediction import CustomVisionPredictionClient
```
這將引入 Custom Vision 庫中的一些模組，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 的預測客戶端類別。
在文件末尾添加以下程式碼：
```
prediction_url = '<prediction_url>'
prediction_key = '<prediction key>'
```
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。
Prediction URL 對話框提供的預測 URL 是設計用於直接調用 REST 端點的。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：
```
parts = prediction_url.split('/')
endpoint = 'https://' + parts[2]
project_id = parts[6]
iteration_name = parts[9]
```
這將分解 URL，提取出端點 https://<location>.api.cognitive.microsoft.com、專案 ID 和已發佈的迭代名稱。
使用以下程式碼建立一個預測器物件來執行預測：
```
prediction_credentials = ApiKeyCredentials(in_headers={"Prediction-key": prediction_key})
predictor = CustomVisionPredictionClient(endpoint, prediction_credentials)
```
prediction_credentials 將預測金鑰封裝起來。然後使用這些金鑰建立一個指向端點的預測客戶端物件。
使用以下程式碼將影像發送到 Custom Vision：
```
image.seek(0)
results = predictor.classify_image(project_id, iteration_name, image)
```
這會將影像回卷到起始位置，然後將其發送到預測客戶端。
最後，使用以下程式碼顯示結果：
```
for prediction in results.predictions:
    print(f'{prediction.tag_name}:\t{prediction.probability * 100:.2f}%')
```
這將迴圈遍歷所有返回的預測並在終端機上顯示它們。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%。

💁 影像分類器將返回所有使用過的標籤的百分比。每個標籤都會有影像與該標籤匹配的概率。
執行你的程式碼，讓相機對準一些水果，或者使用適當的影像集，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。你將在控制台中看到輸出：
```
(.venv) ➜  fruit-quality-detector python app.py
ripe:   56.84%
unripe: 43.16%
```
你將能看到拍攝的影像，以及這些值在 Custom Vision 的 Predictions 標籤中顯示。

💁 你可以在 code-classify/pi 或 code-classify/virtual-iot-device 資料夾中找到這段程式碼。

😀 你的水果品質分類程式大功告成！

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