“探店”低代码——它真的很厉害（）低代码

我是?名?龄开发?员，历经 LOGO，Pascal，C/C++，Java，C#/F#，JavaScript，Python，TypeScript，Rust，Go 等语?的磨练，通俗来说就是?位发量少的码农。我第?次听到低代码是在2017年，感受是什么？内?话是我没有担?我会丢了?作的，总觉得是?个玩具。经过?年的发展，低代码真的能完成了所有业务?作了吗？接下来我去帮?家“探店”。
从需求开始我这?年专注在移动应?和机器学习的技术上，我也是?名星球?战迷，那我们就来做?个基于计算机视觉的移动应?看看。

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从传统的做法上去分析，这需要通过深度学习来完成物体分类的识别，然后通过云端发布服务，最后通过跨平台移动技术完成应?的开发。但从低代码?度?是怎么完成呢？

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我们通过微软的?定义视觉服务(CustomVision) 完成了物体分类的?作，再通过 Custom Vision 直接?成了模型容器代码直接做成服务发布到 Azure Function，最后通过 Power Apps 完成移动应?的开发。
撸起袖子干 ▌零代码的自定义计算机视觉

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计算机视觉是??智能领域最成熟的技术，算法有很多，但对于不是从事该领域的开发?员从开发环境到深度学习框架和算法都需要重新学习。通过微软的?定义视觉，你?需要任何??智能的知识，你只需要上传好图像分类或者物体识别的图?就可以通过云端快速?成计算机视觉的模型。?且这些模型你可以导出离线部署到云端/物联?/移动设备上。
以下是 4 步完成计算机视觉
1.进? Azure Portal 通过添加资源组 (这?你需要有?个Azure账号），从 AI+Machine Learning 创建?定义视觉服务

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2.进??定义视觉的?户，创建?个图像分类功能的项?

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?定义视觉?持图像分类和物体识别，你可以根据??的需要选择，这?选择图像分类(Classification) 选择识别多类型单标签(Single tag per image) 建议选择General(compact)，这个选项?持多种模型类型的导出，如 TensorFlow，ONNX，CoreML 适应部署到不同终端，和云端应?。
3.创建成功后，进?后创建 BB8，C3PO，R2D2 三个?件夹，并基于你找到的图?对应上传到对应的?件夹中

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4.点击进?训练

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训练成功后，你可以看到相关的训练结果

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找?张图?测试?下

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这太神奇了，你根本不需要任何??代码，3步就完成了计算机视觉的?作，赚?了。这可以让你花更多时间在应?场景上。
▌基于 PaaS 的 Azure Function
通过 CustomVision 不仅可以?成计算机视觉模型，?且可以基于不同的应?场景进?结合模型?成应?代码。你通过 Export 就可以导出。现在云原?的技术很多，Serverless 就是?常受欢迎的云端 PaaS。Azure 中的 Azure Functions 就是?种?服务器解决?案，可以使?户减少代码编写、减少需要维护的基础结构并节省成本。?需担?部署和维护服务器，云基础结构提供保持应?程序运?所需的所有最新资源。你只需专注于对你最重要的业务代码。通过 Custom Vision 导出 Container 的代码，通过 Visual Studio Code 就可以完成 Azure Function 的代码编写，测试，和部署?作。以下是相关的步骤。
安装好 Azure CLI 以及 Azure Function CLI
安装 Azure CLI
https://docs.microsoft.com/en-us/cli/azure/install-azure-cli
安装 Azure Function CLI
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/functions-run-local
1.打开 Visual Code，安装好 Azure Tools 插件，并登录好相关的 Azure 账号

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2.打开 Azure Tools 插件下，Azure Functions 下选择好?件夹，创建?个新的 Azure Function (我这?以 Python 开发环境为例)

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3.把从?定义视觉导出的代码，放到 Azure Function 的?件夹中，并修改 init.py

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分别把导出的 labels.txt，model.pb，predict.py 放到指定?件夹中

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【“探店”低代码——它真的很厉害（）】替换 __init__.py 内的?件

import logging import azure.functions as funcimport io from PIL import Image from click import format_filename from flask import Flask, jsonifyfrom .predict import initialize, predict_image, predict_urldef main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse: logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.')results = "{}" try: image_bytes = req.get_body() image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))app = Flask(__name__) initialize()with app.app_context(): results = predict_image(image) score = 0.0 name = '' for item in results['predictions']: if item['probability']>score: score = item['probability'] name = item['tagName'] results = jsonify( tagName = name , tagScore = score ) results = results.get_data(as_text=True)except Exception as e: logging.info(f'exception: {e}') pass logging.info('Image processed. Results: ' + name) return func.HttpResponse(results, status_code=200)

4.尝试在本地测试

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通过 Postman 进行测试

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5.部署到 Azure 上

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通过 Postman 进行测试

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对比起传统对模型应用的做法，你可以更简单地利用自定义视觉的服务，生成应用场景的代码，并利用 Azure Function 部署作为接口给任意的应用场景调用，消除了很多繁琐的工作。
▌拖拽即可的移动开发体验 - Power Apps
现在针对业务的前端的应?场景很多，特别互联?时代，iOS / Android 的移动应?就?常重要。过往团队要完成跨平台移动应?的开发，需要?到 Flutter/Xamarin/ReactNative 等。但 Power Apps 就是针对业务应?场景的低代码应?产品。你可以通过它结合你的业务发布前端应?。Power Apps 是?常适合没有代码基础的?，你可以通过拖拽控件完成 UI 的开发。在业务上你可以结合你的业务逻辑和数据进?调?。接下来我们?起看看如何结合我们上?基于计算机视觉的 Azure Func 做?个?常简单的应? ( Power Apps 也?带了 AI Builder ?具，可以?常?便地结合之前提到的?定义服务完成相关?作，?这个例?是为了更好地说明问题 )
1.打开 Power Apps 门户，创建一个移动手机应用

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选择创建一个 Phone 应用

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2.拖拽相关控件生成一个界面

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3.回到 Power Apps 门户，创建一个自定义的链接器

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这里有个关键点，就是添加 Action 时因为传输是一个二进制格式，所以 Request 的 Body 需要设置为 "" ，而不是一个 Json，并要设置成二进制

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4.回到刚才创建的移动手机应用，添加刚创建好的数据源

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5.点击按钮控件，在公式上输入如下指令

Set(Info, StarWarAzureFunc.UploadImage(Image1.Image));

6.选择 Label ，在公式上输入如下指令

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Info.tagName
7.选择运行

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写了二行代码，就完成了过往一堆繁琐的工作，发布了一个计算机视觉的应用。这缩短了很多对接的时间，对于业务人员是非常有必要的，你不仅可以完成人工智能的操作，更可以对接更多业务数据，展现更多的商业元素。
“探店”小结 2022年的低代码“探店”，让我有了更深的体会，把过往只能由开发者能做的东?，都可以给到任何?。低代码已经经历了从概念，能?，到可?的阶段。“??能编程”终于能实现了。低代码让更多的?能更?效发布更多的应?场景，结合云端加快了企业的数字化转型。
相关资源
Azure 资源免费申请
https://azure.com/free
Azure 学?资源免信?卡申请
https://aka.ms/studentgetazure
了解更多关于?定义计算机视觉
https://docs.microsoft.com/zh...
了解更多关于 Azure Functions 的相关知识
https://docs.microsoft.com/zh...
了解更多关于 Power Apps 的相关知识
https://docs.microsoft.com/zh...