我最近对这个关于图像分类的机器学习主题产生了兴趣。
我绝不是程序员，但我是一个对此非常感兴趣的农民，而检测水果和蔬菜的质量是一项非常繁琐且耗时的任务，特别是如果您没有钱购买工业机械以中小型规模执行此任务。
我最近遇到了这个教程（不得不修复很多错误，因为它写得非常糟糕，但它确实有效）：
这基本上是未来水果/蔬菜质量分级机的基石。
这条传送带将有一个 Arduino，它将接收来自 Python 程序的输出，该输出应激活伺服系统以将每个水果/蔬菜重定向到自己的篮子。
现在我想知道如何从网络获取标签输出并将其转换为数字，例如：
苹果 = 1，橙子 = 2，黄瓜 = 3...
因此，只要是苹果，Arduino 就会收到一个 1 来点亮一个 LED（首先是这个，然后是伺服），橙色和黄瓜等也会发生同样的情况。
这是我认为必须对框标签输出 Deploy.py 和 yolo_net.py 做一些事情的 2 个代码
Deploy.py 是我为获取实时摄像头检测器而运行的文件：
这是 yolo_net.py （如果它有助于以某种方式回答我的问题）：