فهم البيانات في أداة AI Vision Utility – مكتبة VEX

تتيح لك أداةAI Vision Utility توصيل وتكوين جهاز استشعار الرؤيةAI Vision Sensorالخاص بك. لقراءة كيفية القيام بذلك، يمكنك قراءة هذه المقالات هنا:

تمكين تصنيفات الذكاء الاصطناعي واكتشاف معرف AprilTag في VEXcode IQ
تكوين توقيعات الألوان باستخدام مستشعر الرؤية AI في VEXcode IQ
تكوين أكواد الألوان باستخدام مستشعر الرؤية AI في VEXcode IQ

إن فهم كيفية اكتشاف AI Vision Sensor للأشياء وقياسها يمكن أن يساعدك في استخدام هذه القياسات بشكل أفضل في مشاريع الترميز الخاصة بك. بفضل هذه المعرفة، يمكنك تحسين مهاراتك في البرمجة وإنشاء حلول أكثر دقة لمهام مثل التعرف على الكائنات والتحليل المكاني.

فهم البكسل والدقة

شبكة مع منزل مرسوم في الأعلى.

تخيل أنك ترسم صورة على قطعة من ورق الشبكة. كل مربع صغير على الورقة هو مثل بكسل. عندما تقوم بتلوين هذه المربعات، فإنك تقوم برسم صورتك.

دقة منخفضة

دقة عالية

نسخة مليئة بالبكسلات من الروبوت الكرتوني VEX 123.

نسخة مفصلة للغاية من الروبوت الكرتوني VEX 123.

الآن، دعونا نتحدث عن الدقة . الدقة هي عدد البكسلات الصورة. إذا كان لديك الكثير من المربعات الصغيرة (بكسل) في ورقتك الشبكية ، ستبدو صورتك حادة ومفصلة. ولكن إذا كان لديك فقط عدد قليل بكسل، قد تبدو صورتك ضبابية وليست واضحة .

مستطيل للإشارة إلى دقة مستشعر الرؤية AI. الزاوية العلوية اليسرى لها الإحداثيات 0 فاصلة 0. الزاوية اليمنى العليا لها إحداثيات 320 فاصلة 0. الزاوية اليسرى السفلية لها الإحداثيات 0 فاصلة 240. والمركز لديه إحداثيات قراءة 160 فاصلة 120.

يتمتع مستشعر الرؤية AI بدقة 320 بكسل أفقيًا و 240 بكسل رأسيًا. وهذا يعني أن مركز الكشف الدقيق يتماشى مع الإحداثيات 160 على المحور X و120 على المحور Y.

كيف يقوم مستشعر الرؤية بالذكاء الاصطناعي بقياس الأشياء؟

يقوم مستشعر الرؤية AI بجمع البيانات حول الألوان التي تم تكوينها ومعرفات AprilTag وتصنيفات الذكاء الاصطناعي. يتم عرض بعض هذه البيانات في AI Vision Utility ويمكن أن تساعد عند التخطيط وإنشاء مشروع VEXcode.

تقريب مكعب أزرق تم اكتشافه بواسطة AI Vision في الأداة المساعدة. تبرز إحدى النقاط البارزة جزءًا من النص الموجود فوق المكعب الأزرق والذي يقرأ W colon 80 H colon 92. يُظهر هذا أن عرض المكعب هو 80 بكسل وارتفاعه هو 92 بكسل.

العرض والارتفاع

هذا هو العرض أو الارتفاع للكائن المكتشف بالبكسل.

يمكن أن تساعد قياسات العرض والارتفاع في تحديد الكائنات المختلفة. على سبيل المثال، سيكون للمكعبات عرض وارتفاع مماثلين، ولكن سيكون للحلقات عرض أكبر من الارتفاع.

تقريب مكعب أزرق تم اكتشافه بواسطة AI Vision في الأداة المساعدة. تبرز إحدى النقاط البارزة جزءًا من النص الموجود أعلى المكعب الأزرق والذي يقرأ CX colon 169 CY colon 139. ويشير هذا إلى أن إحداثيات مركز المكعب هي 169، 139.

مركز X ومركز Y

هذه هي إحداثيات مركز الكائن المكتشف بالبكسل.

تساعد إحداثيات CenterX وCenterY في التنقل وتحديد المواقع. يتمتع مستشعر الرؤية AI بدقة 320 × 240 بكسل.

صورة دوارة تظهر كيف أنه عند تدوير رمز اللون، تتغير قيمة الزاوية من 0 إلى 90 إلى 180 إلى 360 درجة.

زاوية

الزاوية هي خاصية متاحة فقط لـرمز لون ومعرفات AprilTag. يمثل هذا اتجاه رمز اللونأو AprilTag IDالمكتشف.

OriginX و OriginY

OriginX و OriginY هو الإحداثي في الزاوية العلوية اليسرى للكائن المكتشف بالبكسل.

تساعد إحداثيات OriginX وOriginY في التنقل وتحديد المواقع. من خلال الجمع بين هذا الإحداثي مع عرض الكائن وارتفاعه، يمكنك تحديد حجم الصندوق المحيط بالكائن. يمكن أن يساعد هذا في تتبع الكائنات المتحركة أو التنقل بين الكائنات.

تقريب مكعب أزرق تم اكتشافه بواسطة AI Vision في الأداة المساعدة. يسلط الضوء على جزء من النص الموجود أعلى الكائن والذي يقرأ Blue Cube

تقريب مكعب أزرق تم اكتشافه بواسطة AI Vision في الأداة المساعدة. تبرز إحدى النقاط البارزة جزءًا من النص الموجود أعلى المكعب الأزرق والذي يظهر فيه معرف العمود 5. يشير هذا إلى أن معرف AprilTag هو الرقم 5.

معرف العلامة

معرف العلامة متاح فقط لتصنيف AI وAprilTags. سيتم عرض تصنيف الذكاء الاصطناعي باسمه الصحيح.

ستعرض معرفات AprilTag رقم المعرف الفعلي.

يتيح تحديد معرفات AprilTag المحددة إمكانية التنقل الانتقائي. يمكنك برمجة الروبوت الخاص بك للتحرك نحو معرفات AprilTag معينة مع تجاهل معرفات أخرى، واستخدامها بشكل فعال كعلامات إرشادية للملاحة الآلية.

نتيجة

يتم استخدام خاصية النتيجة عند اكتشافتصنيفات الذكاء الاصطناعي باستخدام مستشعر الرؤية بالذكاء الاصطناعي.

تشير درجة الثقة إلى مدى ثقة مستشعر الرؤية AI في اكتشافه. في هذه الصورة، هناك ثقة بنسبة 99% في تحديد هذا الكائن باعتباره مكعبًا أزرق. يمكنك استخدام هذه النتيجة للتأكد من أن الروبوت الخاص بك يركز فقط على الاكتشافات الواثقة للغاية.

لمزيد من المعلومات حول كيفية برمجة روبوت VEX IQ الخاص بك باستخدام هذه البيانات، تفضل بزيارة مرجع واجهة برمجة تطبيقات VEXcode - IQ (الجيل الثاني).