msb-public
/
IoT-For-Beginners
mirror of https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
1
0
Code Issues Projects Releases Wiki Activity
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.
Branches Tags
${ item.name }
Create tag ${ searchTerm }
Create branch ${ searchTerm }
from 'main'
${ noResults }
IoT-For-Beginners/translations/uk/4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/wio-terminal.md

4.4 KiB
Raw Permalink Blame History Escape

Класифікація зображення за допомогою класифікатора зображень на основі IoT Edge - Wio Terminal

У цій частині уроку ви будете використовувати класифікатор зображень, який працює на пристрої IoT Edge.

Використання класифікатора IoT Edge

Пристрій IoT можна перенаправити для використання класифікатора зображень IoT Edge. URL для класифікатора зображень: http://<IP address or name>/image, замінивши <IP address or name> на IP-адресу або ім'я хоста комп'ютера, на якому працює IoT Edge.

Завдання - використання класифікатора IoT Edge

  1. Відкрийте проект додатка fruit-quality-detector, якщо він ще не відкритий.

  2. Класифікатор зображень працює як REST API через HTTP, а не HTTPS, тому виклик має використовувати WiFi-клієнт, який працює лише з HTTP-запитами. Це означає, що сертифікат не потрібен. Видаліть CERTIFICATE із файлу config.h.

  3. URL прогнозування у файлі config.h потрібно оновити до нового URL. Ви також можете видалити PREDICTION_KEY, оскільки він не потрібен.

    const char *PREDICTION_URL = "<URL>";

    Замініть <URL> на URL вашого класифікатора.

  4. У файлі main.cpp змініть директиву включення для WiFi Client Secure, щоб імпортувати стандартну версію HTTP:

    #include <WiFiClient.h>

  5. Змініть оголошення WiFiClient, щоб використовувати версію HTTP:

    WiFiClient client;

  6. Виберіть рядок, який встановлює сертифікат на WiFi-клієнті. Видаліть рядок client.setCACert(CERTIFICATE); із функції connectWiFi.

  7. У функції classifyImage видаліть рядок httpClient.addHeader("Prediction-Key", PREDICTION_KEY);, який встановлює ключ прогнозування в заголовку.

  8. Завантажте та запустіть ваш код. Наведіть камеру на фрукт і натисніть кнопку C. Ви побачите результат у серійному моніторі:

    Connecting to WiFi..
Connected!
Image captured
Image read to buffer with length 8200
ripe:   56.84%
unripe: 43.16%

💁 Ви можете знайти цей код у папці code-classify/wio-terminal.

😀 Ваш додаток для класифікації якості фруктів успішно працює!

Відмова від відповідальності:
Цей документ був перекладений за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ на його рідній мові слід вважати авторитетним джерелом. Для критичної інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникають внаслідок використання цього перекладу.