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从物联网设备调用对象检测器 - 虚拟物联网硬件和树莓派

一旦你的对象检测器发布后，就可以从物联网设备中使用它。

复制图像分类器项目

你的库存检测器的大部分内容与之前课程中创建的图像分类器相同。

任务 - 复制图像分类器项目

创建一个名为 stock-counter 的文件夹，如果你使用的是虚拟物联网设备，可以在你的电脑上创建；如果你使用的是树莓派，则在树莓派上创建。如果使用虚拟物联网设备，请确保设置虚拟环境。
设置摄像头硬件。
- 如果你使用的是树莓派，需要安装 PiCamera。你可能还需要将摄像头固定在一个位置，例如，将电缆挂在一个盒子或罐子上，或者用双面胶将摄像头固定在一个盒子上。
- 如果你使用的是虚拟物联网设备，则需要安装 CounterFit 和 CounterFit PyCamera shim。如果你打算使用静态图像，请捕获一些对象检测器尚未见过的图像；如果你打算使用网络摄像头，请确保摄像头的位置能够看到你要检测的库存。
复制制造项目第 2 课中的步骤，从摄像头捕获图像。
复制制造项目第 2 课中的步骤，调用图像分类器。大部分代码将被重用来检测对象。

将代码从分类器更改为图像检测器

用于分类图像的代码与用于检测对象的代码非常相似。主要区别在于调用 Custom Vision SDK 的方法以及调用的结果。

任务 - 将代码从分类器更改为图像检测器

删除用于分类图像和处理预测的三行代码：

results = predictor.classify_image(project_id, iteration_name, image)

for prediction in results.predictions:
    print(f'{prediction.tag_name}:\t{prediction.probability * 100:.2f}%')

删除这三行代码。

添加以下代码以检测图像中的对象：
```
results = predictor.detect_image(project_id, iteration_name, image)

threshold = 0.3

predictions = list(prediction for prediction in results.predictions if prediction.probability > threshold)

for prediction in predictions:
    print(f'{prediction.tag_name}:\t{prediction.probability * 100:.2f}%')
```
这段代码调用预测器的 detect_image 方法来运行对象检测器。然后收集所有概率高于阈值的预测，并将它们打印到控制台。

与图像分类器每个标签只返回一个结果不同，对象检测器会返回多个结果，因此需要过滤掉概率较低的结果。
运行这段代码，它将捕获一张图像，发送到对象检测器，并打印出检测到的对象。如果你使用的是虚拟物联网设备，请确保在 CounterFit 中设置了合适的图像，或者选择了网络摄像头。如果你使用的是树莓派，请确保摄像头对准了货架上的物品。
```
pi@raspberrypi:~/stock-counter $ python3 app.py 
tomato paste:   34.13%
tomato paste:   33.95%
tomato paste:   35.05%
tomato paste:   32.80%
```
💁 你可能需要调整 threshold 的值以适应你的图像。

你将能够在 Custom Vision 的 Predictions 标签中看到拍摄的图像和这些预测值。

💁 你可以在 code-detect/pi 或 code-detect/virtual-iot-device 文件夹中找到这段代码。

😀 你的库存计数程序成功了！

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