Node-RED节点实现：通过Lobe本地API获取结果

资源摘要信息:"node-red-contrib-lobe-local-api是一个Node-RED节点，它可以返回Lobe本地API的结果。Lobe是一款用于构建和训练机器学习模型的工具，可以识别图像中的内容，并将其分类。Node-RED是一个基于流的开发工具，用于连接硬件设备、API和在线服务。 Lobe提供了易于使用的界面，让用户无需编写代码就能训练自己的机器学习模型。训练完成后，Lobe可以生成一个本地API，使得用户可以通过编程的方式查询模型的预测结果。但是，这需要用户对编程有一定的了解。node-red-contrib-lobe-local-api的出现，使得这一过程在Node-RED中变得非常简单。 用户只需要在Node-RED中添加node-red-contrib-lobe-local-api节点，然后在配置选项中输入Lobe提供的API URL和Base64编码的图片，就可以在Node-RED中直接获取模型的预测结果。这样，用户无需编写复杂的代码，只需要拖拽和配置节点，就可以实现模型的预测。 此外，node-red-contrib-lobe-local-api还提供了Base64编码选项，如果选择使用该选项，用户不需要手动进行Base64编码，只需要提供图片的路径或直接输入图片的Base64编码即可。这种设计大大降低了机器学习模型在实际应用中的门槛。 node-red-contrib-lobe-local-api的首次发布时间为2020年11月9日，随后在2020年11月20日进行了必要的更新。该节点可以通过npm安装，也可以通过Node-RED的管理员面板进行安装。" 知识点详细说明： 1. Node-RED是一个开源的、基于流的开发工具，主要用于简化硬件设备、API和在线服务之间的连接。它允许开发者通过图形化界面拖拽节点来编写应用程序，而不是传统地编写代码。Node-RED通常运行在Node.js平台上，被广泛应用于物联网（IoT）领域。 2. Lobe是一款机器学习应用程序，它可以轻松地训练自定义图像识别模型。用户无需深入学习机器学习的知识，只需上传图片，标记它们，Lobe就能从这些信息中学习并建立模型。Lobe还提供了一个本地API，可以让开发者以编程的方式查询模型的预测结果。 3. Base64是一种编码方式，它将二进制数据（如图片、视频、文件等）转换成ASCII字符序列。Base64编码通常用于在不支持二进制数据传输的系统（如电子邮件）中传输文件。 4. 在Node-RED中，节点（Node）是构成程序的最小单位，每个节点都有特定的功能。在本例中，node-red-contrib-lobe-local-api节点允许用户在Node-RED中直接使用Lobe的机器学习模型，它通过接受Lobe本地API返回的数据，使得Node-RED流程能够处理机器学习的结果。 5. npm（Node Package Manager）是Node.js的包管理器，用于安装、卸载和管理在Node.js项目中使用的包和模块。npm i node-red-contrib-lobe-local-api命令用于安装node-red-contrib-lobe-local-api这个Node-RED节点包。 6. 在Node-RED中安装节点的另一种方式是通过管理员面板。这种方式不需要手动打开命令行界面，操作起来更为直观和快捷。 7. 机器学习模型的部署和使用在实际应用中是一个技术门槛较高的任务，但通过像node-red-contrib-lobe-local-api这样的工具，可以将机器学习模型集成到无需编程知识的可视化开发环境中，这大大扩展了机器学习技术的应用范围，使得非专业的开发者也能利用机器学习解决实际问题。