Roboflow是一个强大的机器学习平台，它允许用户训练和部署图像识别模型。通过RoboflowCLI，用户可以轻松地在本地或云端运行图像推理，无论是使用Roboflow平台上的开源模型，还是使用自己训练的模型。本文将详细介绍如何使用Roboflow CLI进行图像推理，包括如何使用开源的扑克牌识别模型，以及如何使用自己训练的模型。
RoboflowUniverse是一个包含多种开源项目的集合，这些项目提供了预训练的模型，用户可以直接使用这些模型进行图像推理。以扑克牌识别模型为例，这是一个开源的Roboflow项目，它包含了一个能够识别扑克牌的预训练模型。用户可以通过浏览器访问Roboflow Universe，找到这个项目，并获取必要的信息，如workspaceId、projectId和version。
例如，如果用户想要使用这个扑克牌识别模型，可以从浏览器的URL中获取以下信息：
workspaceId="roboflow-100"
projectId="poker-cards-cxcvz"
version=1
有了这些信息，用户就可以在本地的命令行中运行推理命令。如果用户有一个包含扑克牌图像的本地文件，可以使用以下命令进行推理：
roboflow infer -c .70 -w roboflow-100 -m poker-cards-cxcvz/1 ~/Downloads/ace.jpg
这个命令会将本地的扑克牌图像发送到RoboflowAPI，并以JSON格式打印出推理结果。其中，'-c .70'参数表示设置置信度阈值为70%，只有当模型对识别结果的置信度高于70%时，才会将其视为有效结果。
除了使用Roboflow Universe中的开源模型，用户还可以使用自己训练的模型进行推理。只需要在推理命令中指定自己模型的workspace、project和version即可。例如，如果用户有一个自己训练的扑克牌识别模型，可以使用以下命令进行推理：
roboflow infer -c .70 -w my-workspace-id -m my-project-id/1 ~/Downloads/ace.jpg
这个命令的格式与使用开源模型的命令相同，只是将workspace、project和version替换为了用户自己的模型信息。这样，用户就可以利用自己训练的模型进行图像推理了。
如果用户想要了解更多关于RoboflowCLI推理命令的支持参数，可以使用以下命令查看：
roboflow infer --help
这个命令会列出所有支持的参数，包括模型选择、置信度阈值设置、输出格式等。用户可以根据需要选择合适的参数，以满足自己的推理需求。