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分類圖片 - Wio Terminal

在本課程的這部分，您將把相機拍攝的圖片發送到 Custom Vision 服務進行分類。

分類圖片

Custom Vision 服務提供了一個 REST API，您可以從 Wio Terminal 調用該 API 來分類圖片。這個 REST API 通過 HTTPS 連接（安全的 HTTP 連接）進行訪問。

在與 HTTPS 端點交互時，客戶端代碼需要從被訪問的服務器請求公鑰證書，並使用該證書加密傳輸的數據。您的網頁瀏覽器會自動完成這一過程，但微控制器不會。您需要手動請求該證書，並使用它來創建與 REST API 的安全連接。這些證書是固定的，因此一旦獲取證書，您可以將其硬編碼到應用程序中。

這些證書包含公鑰，無需保密。您可以在源代碼中使用它們，並在 GitHub 等公共平台上分享。

任務 - 設置 SSL 客戶端

如果尚未打開，請打開 fruit-quality-detector 應用程序項目。

打開 config.h 標頭文件，並添加以下內容：

const char *CERTIFICATE =
    "-----BEGIN CERTIFICATE-----\r\n"
    "MIIF8zCCBNugAwIBAgIQAueRcfuAIek/4tmDg0xQwDANBgkqhkiG9w0BAQwFADBh\r\n"
    "MQswCQYDVQQGEwJVUzEVMBMGA1UEChMMRGlnaUNlcnQgSW5jMRkwFwYDVQQLExB3\r\n"
    "d3cuZGlnaWNlcnQuY29tMSAwHgYDVQQDExdEaWdpQ2VydCBHbG9iYWwgUm9vdCBH\r\n"
    "MjAeFw0yMDA3MjkxMjMwMDBaFw0yNDA2MjcyMzU5NTlaMFkxCzAJBgNVBAYTAlVT\r\n"
    "MR4wHAYDVQQKExVNaWNyb3NvZnQgQ29ycG9yYXRpb24xKjAoBgNVBAMTIU1pY3Jv\r\n"
    "c29mdCBBenVyZSBUTFMgSXNzdWluZyBDQSAwNjCCAiIwDQYJKoZIhvcNAQEBBQAD\r\n"
    "ggIPADCCAgoCggIBALVGARl56bx3KBUSGuPc4H5uoNFkFH4e7pvTCxRi4j/+z+Xb\r\n"
    "wjEz+5CipDOqjx9/jWjskL5dk7PaQkzItidsAAnDCW1leZBOIi68Lff1bjTeZgMY\r\n"
    "iwdRd3Y39b/lcGpiuP2d23W95YHkMMT8IlWosYIX0f4kYb62rphyfnAjYb/4Od99\r\n"
    "ThnhlAxGtfvSbXcBVIKCYfZgqRvV+5lReUnd1aNjRYVzPOoifgSx2fRyy1+pO1Uz\r\n"
    "aMMNnIOE71bVYW0A1hr19w7kOb0KkJXoALTDDj1ukUEDqQuBfBxReL5mXiu1O7WG\r\n"
    "0vltg0VZ/SZzctBsdBlx1BkmWYBW261KZgBivrql5ELTKKd8qgtHcLQA5fl6JB0Q\r\n"
    "gs5XDaWehN86Gps5JW8ArjGtjcWAIP+X8CQaWfaCnuRm6Bk/03PQWhgdi84qwA0s\r\n"
    "sRfFJwHUPTNSnE8EiGVk2frt0u8PG1pwSQsFuNJfcYIHEv1vOzP7uEOuDydsmCjh\r\n"
    "lxuoK2n5/2aVR3BMTu+p4+gl8alXoBycyLmj3J/PUgqD8SL5fTCUegGsdia/Sa60\r\n"
    "N2oV7vQ17wjMN+LXa2rjj/b4ZlZgXVojDmAjDwIRdDUujQu0RVsJqFLMzSIHpp2C\r\n"
    "Zp7mIoLrySay2YYBu7SiNwL95X6He2kS8eefBBHjzwW/9FxGqry57i71c2cDAgMB\r\n"
    "AAGjggGtMIIBqTAdBgNVHQ4EFgQU1cFnOsKjnfR3UltZEjgp5lVou6UwHwYDVR0j\r\n"
    "BBgwFoAUTiJUIBiV5uNu5g/6+rkS7QYXjzkwDgYDVR0PAQH/BAQDAgGGMB0GA1Ud\r\n"
    "JQQWMBQGCCsGAQUFBwMBBggrBgEFBQcDAjASBgNVHRMBAf8ECDAGAQH/AgEAMHYG\r\n"
    "CCsGAQUFBwEBBGowaDAkBggrBgEFBQcwAYYYaHR0cDovL29jc3AuZGlnaWNlcnQu\r\n"
    "Y29tMEAGCCsGAQUFBzAChjRodHRwOi8vY2FjZXJ0cy5kaWdpY2VydC5jb20vRGln\r\n"
    "aUNlcnRHbG9iYWxSb290RzIuY3J0MHsGA1UdHwR0MHIwN6A1oDOGMWh0dHA6Ly9j\r\n"
    "cmwzLmRpZ2ljZXJ0LmNvbS9EaWdpQ2VydEdsb2JhbFJvb3RHMi5jcmwwN6A1oDOG\r\n"
    "MWh0dHA6Ly9jcmw0LmRpZ2ljZXJ0LmNvbS9EaWdpQ2VydEdsb2JhbFJvb3RHMi5j\r\n"
    "cmwwHQYDVR0gBBYwFDAIBgZngQwBAgEwCAYGZ4EMAQICMBAGCSsGAQQBgjcVAQQD\r\n"
    "AgEAMA0GCSqGSIb3DQEBDAUAA4IBAQB2oWc93fB8esci/8esixj++N22meiGDjgF\r\n"
    "+rA2LUK5IOQOgcUSTGKSqF9lYfAxPjrqPjDCUPHCURv+26ad5P/BYtXtbmtxJWu+\r\n"
    "cS5BhMDPPeG3oPZwXRHBJFAkY4O4AF7RIAAUW6EzDflUoDHKv83zOiPfYGcpHc9s\r\n"
    "kxAInCedk7QSgXvMARjjOqdakor21DTmNIUotxo8kHv5hwRlGhBJwps6fEVi1Bt0\r\n"
    "trpM/3wYxlr473WSPUFZPgP1j519kLpWOJ8z09wxay+Br29irPcBYv0GMXlHqThy\r\n"
    "8y4m/HyTQeI2IMvMrQnwqPpY+rLIXyviI2vLoI+4xKE4Rn38ZZ8m\r\n"
    "-----END CERTIFICATE-----\r\n";

這是 Microsoft Azure DigiCert Global Root G2 證書，它是許多 Azure 服務全球使用的證書之一。

💁 要查看這是否是要使用的證書，請在 macOS 或 Linux 上運行以下命令。如果您使用的是 Windows，可以通過 Windows Subsystem for Linux (WSL) 運行此命令：
openssl s_client -showcerts -verify 5 -connect api.cognitive.microsoft.com:443
輸出將列出 DigiCert Global Root G2 證書。

打開 main.cpp 並添加以下 include 指令：
```
#include <WiFiClientSecure.h>
```
在 include 指令下方，聲明一個 WifiClientSecure 的實例：
```
WiFiClientSecure client;
```
此類包含與 HTTPS 網絡端點通信的代碼。
在 connectWiFi 方法中，設置 WiFiClientSecure 使用 DigiCert Global Root G2 證書：
```
client.setCACert(CERTIFICATE);
```

任務 - 分類圖片

在 platformio.ini 文件的 lib_deps 列表中添加以下額外行：
```
bblanchon/ArduinoJson @ 6.17.3
```
這將導入 ArduinoJson，一個 Arduino 的 JSON 庫，用於解碼來自 REST API 的 JSON 響應。
在 config.h 中，為 Custom Vision 服務的預測 URL 和 Key 添加常量：
```
const char *PREDICTION_URL = "<PREDICTION_URL>";
const char *PREDICTION_KEY = "<PREDICTION_KEY>";
```
將 <PREDICTION_URL> 替換為 Custom Vision 的預測 URL。將 <PREDICTION_KEY> 替換為預測金鑰。
在 main.cpp 中，添加 ArduinoJson 庫的 include 指令：
```
#include <ArduinoJSON.h>
```

在 main.cpp 中，將以下函數添加到 buttonPressed 函數上方。

void classifyImage(byte *buffer, uint32_t length)
{
    HTTPClient httpClient;
    httpClient.begin(client, PREDICTION_URL);
    httpClient.addHeader("Content-Type", "application/octet-stream");
    httpClient.addHeader("Prediction-Key", PREDICTION_KEY);

    int httpResponseCode = httpClient.POST(buffer, length);

    if (httpResponseCode == 200)
    {
        String result = httpClient.getString();

        DynamicJsonDocument doc(1024);
        deserializeJson(doc, result.c_str());

        JsonObject obj = doc.as<JsonObject>();
        JsonArray predictions = obj["predictions"].as<JsonArray>();

        for(JsonVariant prediction : predictions) 
        {
            String tag = prediction["tagName"].as<String>();
            float probability = prediction["probability"].as<float>();

            char buff[32];
            sprintf(buff, "%s:\t%.2f%%", tag.c_str(), probability * 100.0);
            Serial.println(buff);
        }
    }

    httpClient.end();
}

此代碼首先聲明一個 HTTPClient，該類包含與 REST API 交互的方法。然後，它使用之前設置的 Azure 公鑰通過 WiFiClientSecure 實例連接到預測 URL。

一旦連接成功，它會發送標頭——這些標頭包含即將對 REST API 發出的請求的信息。Content-Type 標頭表示 API 調用將發送原始二進制數據，Prediction-Key 標頭則傳遞 Custom Vision 的預測金鑰。

接著，對 HTTP 客戶端發送一個 POST 請求，並上傳一個字節數組。這個數組包含了當函數被調用時從相機捕獲的 JPEG 圖片。

💁 POST 請求用於發送數據並獲取響應。還有其他請求類型，例如 GET 請求，用於檢索數據。您的網頁瀏覽器使用 GET 請求加載網頁。

POST 請求返回一個響應狀態碼。這些狀態碼是定義良好的值，其中 200 表示 OK——POST 請求成功。

💁 您可以在維基百科的 HTTP 狀態碼列表頁面中查看所有響應狀態碼。

如果返回 200，則從 HTTP 客戶端讀取結果。這是一個來自 REST API 的文本響應，包含預測結果的 JSON 文檔。JSON 的格式如下：

{
    "id":"45d614d3-7d6f-47e9-8fa2-04f237366a16",
    "project":"135607e5-efac-4855-8afb-c93af3380531",
    "iteration":"04f1c1fa-11ec-4e59-bb23-4c7aca353665",
    "created":"2021-06-10T17:58:58.959Z",
    "predictions":[
        {
            "probability":0.5582016,
            "tagId":"05a432ea-9718-4098-b14f-5f0688149d64",
            "tagName":"ripe"
        },
        {
            "probability":0.44179836,
            "tagId":"bb091037-16e5-418e-a9ea-31c6a2920f17",
            "tagName":"unripe"
        }
    ]
}

這裡重要的部分是 predictions 數組。該數組包含預測結果，每個標籤都有一個條目，包含標籤名稱和概率。返回的概率是 0-1 的浮點數，其中 0 表示與該標籤匹配的概率為 0%，1 表示 100%。

💁 圖片分類器會返回所有使用過的標籤的百分比。每個標籤都會有一個圖片與該標籤匹配的概率。

JSON 被解碼後，每個標籤的概率會被發送到串口監視器。

在 buttonPressed 函數中，將保存到 SD 卡的代碼替換為對 classifyImage 的調用，或者在圖片寫入後但在刪除緩衝區之前添加該調用：
```
classifyImage(buffer, length);
```
💁 如果您替換了保存到 SD 卡的代碼，可以清理代碼，刪除 setupSDCard 和 saveToSDCard 函數。
上傳並運行您的代碼。將相機對準一些水果並按下 C 按鈕。您將在串口監視器中看到輸出：
```
Connecting to WiFi..
Connected!
Image captured
Image read to buffer with length 8200
ripe:   56.84%
unripe: 43.16%
```
您將能夠看到拍攝的圖片，並在 Custom Vision 的 Predictions 標籤中看到這些值。

💁 您可以在 code-classify/wio-terminal 文件夾中找到此代碼。

😀 您的水果品質分類器程序成功了！

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