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<!--
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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "32a1f23e7834fbe7715da8c4ebb450b9",
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"translation_date": "2025-08-24T21:32:02+00:00",
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"source_file": "4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-classify-image.md",
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"language_code": "zh"
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}
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-->
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# 分类图像 - Wio Terminal
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在本节课程中,您将把摄像头捕获的图像发送到 Custom Vision 服务进行分类。
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## 分类图像
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Custom Vision 服务提供了一个 REST API,您可以通过 Wio Terminal 调用该 API 来分类图像。这个 REST API 是通过 HTTPS 连接访问的——一种安全的 HTTP 连接。
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在与 HTTPS 端点交互时,客户端代码需要从被访问的服务器请求公钥证书,并使用该证书加密发送的流量。您的网页浏览器会自动完成这些操作,但微控制器不会。您需要手动请求此证书,并使用它来创建与 REST API 的安全连接。这些证书不会更改,因此一旦获取证书,您可以将其硬编码到应用程序中。
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这些证书包含公钥,不需要保密。您可以在源代码中使用它们,并在 GitHub 等公共平台上共享。
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### 任务 - 设置 SSL 客户端
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1. 如果尚未打开,请打开 `fruit-quality-detector` 应用项目。
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1. 打开 `config.h` 头文件,并添加以下内容:
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```cpp
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const char *CERTIFICATE =
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"-----BEGIN CERTIFICATE-----\r\n"
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"MIIF8zCCBNugAwIBAgIQAueRcfuAIek/4tmDg0xQwDANBgkqhkiG9w0BAQwFADBh\r\n"
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"MQswCQYDVQQGEwJVUzEVMBMGA1UEChMMRGlnaUNlcnQgSW5jMRkwFwYDVQQLExB3\r\n"
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"d3cuZGlnaWNlcnQuY29tMSAwHgYDVQQDExdEaWdpQ2VydCBHbG9iYWwgUm9vdCBH\r\n"
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"MjAeFw0yMDA3MjkxMjMwMDBaFw0yNDA2MjcyMzU5NTlaMFkxCzAJBgNVBAYTAlVT\r\n"
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"MR4wHAYDVQQKExVNaWNyb3NvZnQgQ29ycG9yYXRpb24xKjAoBgNVBAMTIU1pY3Jv\r\n"
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"c29mdCBBenVyZSBUTFMgSXNzdWluZyBDQSAwNjCCAiIwDQYJKoZIhvcNAQEBBQAD\r\n"
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"ggIPADCCAgoCggIBALVGARl56bx3KBUSGuPc4H5uoNFkFH4e7pvTCxRi4j/+z+Xb\r\n"
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"wjEz+5CipDOqjx9/jWjskL5dk7PaQkzItidsAAnDCW1leZBOIi68Lff1bjTeZgMY\r\n"
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"iwdRd3Y39b/lcGpiuP2d23W95YHkMMT8IlWosYIX0f4kYb62rphyfnAjYb/4Od99\r\n"
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"ThnhlAxGtfvSbXcBVIKCYfZgqRvV+5lReUnd1aNjRYVzPOoifgSx2fRyy1+pO1Uz\r\n"
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"aMMNnIOE71bVYW0A1hr19w7kOb0KkJXoALTDDj1ukUEDqQuBfBxReL5mXiu1O7WG\r\n"
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"0vltg0VZ/SZzctBsdBlx1BkmWYBW261KZgBivrql5ELTKKd8qgtHcLQA5fl6JB0Q\r\n"
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"gs5XDaWehN86Gps5JW8ArjGtjcWAIP+X8CQaWfaCnuRm6Bk/03PQWhgdi84qwA0s\r\n"
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"sRfFJwHUPTNSnE8EiGVk2frt0u8PG1pwSQsFuNJfcYIHEv1vOzP7uEOuDydsmCjh\r\n"
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"lxuoK2n5/2aVR3BMTu+p4+gl8alXoBycyLmj3J/PUgqD8SL5fTCUegGsdia/Sa60\r\n"
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"N2oV7vQ17wjMN+LXa2rjj/b4ZlZgXVojDmAjDwIRdDUujQu0RVsJqFLMzSIHpp2C\r\n"
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"Zp7mIoLrySay2YYBu7SiNwL95X6He2kS8eefBBHjzwW/9FxGqry57i71c2cDAgMB\r\n"
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"AAGjggGtMIIBqTAdBgNVHQ4EFgQU1cFnOsKjnfR3UltZEjgp5lVou6UwHwYDVR0j\r\n"
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"BBgwFoAUTiJUIBiV5uNu5g/6+rkS7QYXjzkwDgYDVR0PAQH/BAQDAgGGMB0GA1Ud\r\n"
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"JQQWMBQGCCsGAQUFBwMBBggrBgEFBQcDAjASBgNVHRMBAf8ECDAGAQH/AgEAMHYG\r\n"
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"CCsGAQUFBwEBBGowaDAkBggrBgEFBQcwAYYYaHR0cDovL29jc3AuZGlnaWNlcnQu\r\n"
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"Y29tMEAGCCsGAQUFBzAChjRodHRwOi8vY2FjZXJ0cy5kaWdpY2VydC5jb20vRGln\r\n"
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"aUNlcnRHbG9iYWxSb290RzIuY3J0MHsGA1UdHwR0MHIwN6A1oDOGMWh0dHA6Ly9j\r\n"
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"cmwzLmRpZ2ljZXJ0LmNvbS9EaWdpQ2VydEdsb2JhbFJvb3RHMi5jcmwwN6A1oDOG\r\n"
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"MWh0dHA6Ly9jcmw0LmRpZ2ljZXJ0LmNvbS9EaWdpQ2VydEdsb2JhbFJvb3RHMi5j\r\n"
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"cmwwHQYDVR0gBBYwFDAIBgZngQwBAgEwCAYGZ4EMAQICMBAGCSsGAQQBgjcVAQQD\r\n"
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"AgEAMA0GCSqGSIb3DQEBDAUAA4IBAQB2oWc93fB8esci/8esixj++N22meiGDjgF\r\n"
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"+rA2LUK5IOQOgcUSTGKSqF9lYfAxPjrqPjDCUPHCURv+26ad5P/BYtXtbmtxJWu+\r\n"
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"cS5BhMDPPeG3oPZwXRHBJFAkY4O4AF7RIAAUW6EzDflUoDHKv83zOiPfYGcpHc9s\r\n"
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"kxAInCedk7QSgXvMARjjOqdakor21DTmNIUotxo8kHv5hwRlGhBJwps6fEVi1Bt0\r\n"
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"trpM/3wYxlr473WSPUFZPgP1j519kLpWOJ8z09wxay+Br29irPcBYv0GMXlHqThy\r\n"
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"8y4m/HyTQeI2IMvMrQnwqPpY+rLIXyviI2vLoI+4xKE4Rn38ZZ8m\r\n"
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"-----END CERTIFICATE-----\r\n";
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```
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这是 *Microsoft Azure DigiCert Global Root G2 证书*——它是许多 Azure 服务全球使用的证书之一。
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> 💁 要查看这是需要使用的证书,请在 macOS 或 Linux 上运行以下命令。如果您使用的是 Windows,可以通过 [Windows Subsystem for Linux (WSL)](https://docs.microsoft.com/windows/wsl/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) 运行此命令:
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>
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> ```sh
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> openssl s_client -showcerts -verify 5 -connect api.cognitive.microsoft.com:443
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> ```
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>
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> 输出将列出 DigiCert Global Root G2 证书。
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1. 打开 `main.cpp` 并添加以下 include 指令:
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```cpp
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#include <WiFiClientSecure.h>
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```
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1. 在 include 指令下方,声明一个 `WifiClientSecure` 实例:
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```cpp
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WiFiClientSecure client;
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```
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此类包含与 HTTPS 端点通信的代码。
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1. 在 `connectWiFi` 方法中,将 WiFiClientSecure 设置为使用 DigiCert Global Root G2 证书:
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```cpp
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client.setCACert(CERTIFICATE);
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```
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### 任务 - 分类图像
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1. 在 `platformio.ini` 文件的 `lib_deps` 列表中添加以下内容作为额外行:
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```ini
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bblanchon/ArduinoJson @ 6.17.3
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```
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这将导入 [ArduinoJson](https://arduinojson.org),一个 Arduino JSON 库,用于解码 REST API 的 JSON 响应。
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1. 在 `config.h` 中,为 Custom Vision 服务的预测 URL 和 Key 添加常量:
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```cpp
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const char *PREDICTION_URL = "<PREDICTION_URL>";
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const char *PREDICTION_KEY = "<PREDICTION_KEY>";
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```
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将 `<PREDICTION_URL>` 替换为 Custom Vision 的预测 URL。将 `<PREDICTION_KEY>` 替换为预测密钥。
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1. 在 `main.cpp` 中,为 ArduinoJson 库添加 include 指令:
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```cpp
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#include <ArduinoJSON.h>
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```
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1. 在 `main.cpp` 中,添加以下函数,放置在 `buttonPressed` 函数上方:
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```cpp
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void classifyImage(byte *buffer, uint32_t length)
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{
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HTTPClient httpClient;
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httpClient.begin(client, PREDICTION_URL);
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httpClient.addHeader("Content-Type", "application/octet-stream");
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httpClient.addHeader("Prediction-Key", PREDICTION_KEY);
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int httpResponseCode = httpClient.POST(buffer, length);
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if (httpResponseCode == 200)
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{
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String result = httpClient.getString();
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DynamicJsonDocument doc(1024);
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deserializeJson(doc, result.c_str());
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JsonObject obj = doc.as<JsonObject>();
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JsonArray predictions = obj["predictions"].as<JsonArray>();
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for(JsonVariant prediction : predictions)
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{
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String tag = prediction["tagName"].as<String>();
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float probability = prediction["probability"].as<float>();
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char buff[32];
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sprintf(buff, "%s:\t%.2f%%", tag.c_str(), probability * 100.0);
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Serial.println(buff);
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}
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}
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httpClient.end();
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}
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```
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此代码首先声明一个 `HTTPClient`——一个包含与 REST API 交互方法的类。然后使用之前设置的 Azure 公钥,通过 `WiFiClientSecure` 实例连接客户端到预测 URL。
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一旦连接成功,它会发送请求头——关于即将对 REST API 发出的请求的信息。`Content-Type` 请求头表示 API 调用将发送原始二进制数据,`Prediction-Key` 请求头传递 Custom Vision 的预测密钥。
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接下来,向 HTTP 客户端发出 POST 请求,上传一个字节数组。该数组将包含从摄像头捕获的 JPEG 图像,当此函数被调用时上传。
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> 💁 POST 请求用于发送数据并获取响应。还有其他请求类型,例如 GET 请求,用于检索数据。您的网页浏览器使用 GET 请求加载网页。
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POST 请求返回一个响应状态码。这些是定义明确的值,其中 200 表示 **OK**——POST 请求成功。
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> 💁 您可以在 [维基百科的 HTTP 状态码列表页面](https://wikipedia.org/wiki/List_of_HTTP_status_codes) 中查看所有响应状态码。
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如果返回 200,则从 HTTP 客户端读取结果。这是 REST API 的预测结果,以 JSON 文档的形式返回的文本响应。JSON 格式如下:
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```jSON
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{
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"id":"45d614d3-7d6f-47e9-8fa2-04f237366a16",
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|
"project":"135607e5-efac-4855-8afb-c93af3380531",
|
|
|
"iteration":"04f1c1fa-11ec-4e59-bb23-4c7aca353665",
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|
|
"created":"2021-06-10T17:58:58.959Z",
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|
"predictions":[
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|
{
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|
"probability":0.5582016,
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|
|
"tagId":"05a432ea-9718-4098-b14f-5f0688149d64",
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|
"tagName":"ripe"
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|
|
},
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|
{
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|
|
"probability":0.44179836,
|
|
|
"tagId":"bb091037-16e5-418e-a9ea-31c6a2920f17",
|
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|
"tagName":"unripe"
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}
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]
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}
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```
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这里重要的部分是 `predictions` 数组。它包含预测结果,每个标签都有一个条目,包含标签名称和概率。返回的概率是 0-1 的浮点数,其中 0 表示与标签匹配的可能性为 0%,1 表示与标签匹配的可能性为 100%。
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> 💁 图像分类器会返回所有使用过的标签的百分比。每个标签都会有一个图像与该标签匹配的概率。
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该 JSON 被解码后,每个标签的概率会发送到串行监视器。
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1. 在 `buttonPressed` 函数中,将保存到 SD 卡的代码替换为对 `classifyImage` 的调用,或者在图像写入后添加调用,但 **在**删除缓冲区之前:
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```cpp
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classifyImage(buffer, length);
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```
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> 💁 如果您替换了保存到 SD 卡的代码,可以清理代码,删除 `setupSDCard` 和 `saveToSDCard` 函数。
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1. 上传并运行代码。将摄像头对准一些水果并按下 C 按钮。您将在串行监视器中看到输出:
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```output
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Connecting to WiFi..
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Connected!
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Image captured
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Image read to buffer with length 8200
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ripe: 56.84%
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unripe: 43.16%
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```
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您将能够看到拍摄的图像,以及这些值在 Custom Vision 的 **Predictions** 标签中。
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> 💁 您可以在 [code-classify/wio-terminal](../../../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/code-classify/wio-terminal) 文件夹中找到此代码。
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😀 您的水果质量分类程序成功了!
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**免责声明**:
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本文档使用AI翻译服务 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 进行翻译。尽管我们努力确保翻译的准确性,但请注意,自动翻译可能包含错误或不准确之处。应以原文档的原始语言版本为权威来源。对于关键信息,建议使用专业人工翻译。我们对于因使用本翻译而引起的任何误解或误读不承担责任。 |