VEXcode V5-এ AI ভিশন ইউটিলিটিতে ডেটা বোঝা

এআই ভিশন ইউটিলিটি যা আপনাকে আপনারএআই ভিশন সেন্সরসংযোগ এবং কনফিগার করতে দেয়। এটি কীভাবে করবেন তা পড়তে, আপনি এখানে এই নিবন্ধগুলি পড়তে পারেন:

এআই ভিশন সেন্সর কীভাবে বস্তুগুলি সনাক্ত করে এবং পরিমাপ করে তা বোঝা আপনাকে আপনার কোডিং প্রকল্পগুলিতে এই পরিমাপগুলিকে আরও ভালভাবে ব্যবহার করতে সহায়তা করতে পারে। এই জ্ঞানের সাহায্যে, আপনি আপনার কোডিং দক্ষতা উন্নত করতে পারেন এবং বস্তুর স্বীকৃতি এবং স্থানিক বিশ্লেষণের মতো কাজের জন্য আরও সুনির্দিষ্ট সমাধান তৈরি করতে পারেন।

হিউ এবং স্যাচুরেশন বোঝা

রঙ সমন্বয়.png

একটি রঙের স্বাক্ষর কনফিগার করার সময়, রঙ এবং স্যাচুরেশন রেঞ্জ উভয়ের জন্য বিকল্পগুলি উপস্থিত হয়। এগুলি আপনাকে রঙের স্বাক্ষরকে আরও স্থিতিস্থাপকটিউন করতে দেয়। একটি রঙের স্বাক্ষরকে স্থিতিস্থাপক বলে মনে করা হয় যখন বস্তুটি চারপাশে সরানো যায় এবং এখনও এআই ভিশন ইউটিলিটি দ্বারা ট্র্যাক করা যায়।

vex-rainbow-circle-graphic_2.jpg

প্রথম স্লাইডারটি হল হিউ রেঞ্জ। হিউ হল অনুভূত রঙ, যা রঙের চাকার অবস্থান দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়। এই রঙের চাকাটির পরিসীমা 0 থেকে 359.9 ডিগ্রি এবং চাকার প্রতিটি রঙের একটি নির্দিষ্ট ডিগ্রি মান রয়েছে। 

হিউ রেঞ্জ আপনাকে কনফিগার করা রঙের উপরে এবং নীচের ডিগ্রী নির্বাচন করতে দেয় যা সেই রঙ হিসাবে রিপোর্ট করবে। উদাহরণস্বরূপ, একটি গাঢ় নীল রঙের মান 240 ডিগ্রি থাকতে পারে। 20 ডিগ্রীর হিউ রেঞ্জের সাথে, 220 ডিগ্রী থেকে 260 ডিগ্রী পর্যন্ত যেকোনও গাঢ় নীল কনফিগার করা রঙ হিসাবে রিপোর্ট করবে।

saturation@2x.png

দ্বিতীয় স্লাইডারটি হল স্যাচুরেশন রেঞ্জ। স্যাচুরেশন হল রঙের তীব্রতা বা বিশুদ্ধতা। রঙ যত উজ্জ্বল হবে, তত বেশি স্যাচুরেটেড। স্যাচুরেশন হল একটি আপেক্ষিক স্কেল যা 0% থেকে শতাংশের সাথে পরিমাপ করা হয়, এটি একটি নিঃশব্দ ধূসর টোন এবং 100% হল সেই রঙের একটি তীব্র সংস্করণ। 

স্যাচুরেশন রেঞ্জ আপনাকে কনফিগার করা রঙের উপরে এবং নীচে স্যাচুরেশনের শতাংশ চয়ন করতে দেয় যা সেই রঙ হিসাবে রিপোর্ট করবে। উদাহরণস্বরূপ, ম্লান আলোতে একটি লাল বল 50% স্যাচুরেশন হিসাবে প্রদর্শিত হতে পারে। .25 এর স্যাচুরেশন রেঞ্জের সাথে (25% এর দশমিক সমতুল্য), 25% থেকে 75% স্যাচুরেশনের যেকোন কিছুই সেই লাল কনফিগার করা রঙ হিসাবে রিপোর্ট করবে।

পিক্সেল এবং রেজোলিউশন বোঝা

grid-doodle-house.png

কল্পনা করুন আপনি গ্রিড কাগজের একটি টুকরোতে একটি ছবি আঁকছেন। কাগজের প্রতিটি ক্ষুদ্র বর্গক্ষেত্র পিক্সেলমত। আপনি যখন এই স্কোয়ারগুলিতে রঙ করবেন, আপনি আপনার ছবি তৈরি করছেন।

স্বল্প রেজল্যুশন উচ্চ রেজল্যুশন

এখন, রেজোলিউশনসম্পর্কে কথা বলা যাক। রেজোলিউশন হল একটি ছবিতে পিক্সেলের সংখ্যা। আপনার গ্রিড পেপারে যদি অনেক ছোট স্কোয়ার (পিক্সেল) থাকে, তাহলে আপনার ছবি তীক্ষ্ণ এবং বিস্তারিত দেখাবে। কিন্তু যদি আপনার কাছে মাত্র কয়েকটি পিক্সেলথাকে, তাহলে আপনার ছবি অস্পষ্ট দেখাতে পারে এবং খুব স্পষ্ট নয়।

এআই ভিশন সেন্সরটির রেজোলিউশন 320 পিক্সেল অনুভূমিকভাবে 240 পিক্সেল উল্লম্বভাবে রয়েছে। এর অর্থ হল সনাক্তকরণের সুনির্দিষ্ট কেন্দ্র X-অক্ষের 160 এবং Y-অক্ষের 120-এর সাথে সারিবদ্ধ।

এআই ভিশন সেন্সর কীভাবে বস্তুগুলিকে পরিমাপ করে

সেন্সর দ্বারা রিপোর্ট করা তথ্য

এআই ভিশন সেন্সর কনফিগার করা রং, এপ্রিল ট্যাগ এবং এআই শ্রেণীবিভাগের তথ্য সংগ্রহ করে। এর মধ্যে কিছু ডেটা AI ভিশন ইউটিলিটিতে দেখানো হয়েছে এবং VEXcode প্রকল্পের পরিকল্পনা ও তৈরি করার সময় সাহায্য করতে পারে। 

ছবিটিতে একটি নীল বকিবল দেখা যাচ্ছে যার একটি সাদা বর্গাকার রূপরেখা এটিকে ট্র্যাক করছে। উপরের বাম কোণে একটি লেবেল রয়েছে যা নির্দেশ করে যে এটি একটি নীল বস্তু, যেখানে স্থানাঙ্ক X:176, Y:117, এবং মাত্রা W:80, H:78। লাল তীরগুলি বস্তুর প্রস্থ এবং উচ্চতা হাইলাইট করে।

প্রস্থ এবং উচ্চতা

এটি পিক্সেলে সনাক্ত করা বস্তুর প্রস্থ বা উচ্চতা।

প্রস্থ এবং উচ্চতা পরিমাপ বিভিন্ন বস্তু সনাক্ত করতে সাহায্য করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি বাকিবলের উচ্চতা একটি রিংয়ের চেয়ে বড় হবে।

 

একটি নীল বাকিবল একটি কম্পিউটার ভিশন সিস্টেম দ্বারা ট্র্যাক করা হচ্ছে৷ বস্তুটি একটি সাদা বর্গক্ষেত্র দিয়ে আউটলাইন করা হয়েছে এবং সীমারেখার ভিতরে একটি কেন্দ্রীভূত সাদা ক্রস ঘিরে একটি ছোট লাল বর্গক্ষেত্র রয়েছে। ছবির উপরের-বাম কোণে, একটি লেবেল নির্দেশ করে যে বস্তুটি নীল, স্থানাঙ্ক X:176, Y:117, এবং মাত্রা W:80, H:78।

সেন্টারএক্স এবং সেন্টারওয়াই

এটি পিক্সেলে সনাক্ত করা বস্তুর কেন্দ্র স্থানাঙ্ক।

সেন্টারএক্স এবং সেন্টারওয়াই স্থানাঙ্কগুলি নেভিগেশন এবং পজিশনিংয়ে সহায়তা করে। এআই ভিশন সেন্সরটির রেজোলিউশন 320 x 240 পিক্সেল।

কোণ

কোণ একটি সম্পত্তি শুধুমাত্ররঙের কোড এবংএপ্রিল ট্যাগএর জন্য উপলব্ধ। শনাক্ত করাকালার কোডবা এপ্রিল ট্যাগ ভিন্নভাবে নির্দেশিত হলে এটি প্রতিনিধিত্ব করে।

 

একটি নীল বাকিবল একটি ভিশন সিস্টেম দ্বারা ট্র্যাক করা হচ্ছে। একটি সাদা রূপরেখা বস্তুটিকে ঘিরে রয়েছে, যার মধ্যে একটি কেন্দ্রীভূত সাদা ক্রস রয়েছে। উপরের-বাম লেবেলটি X:176, Y:117, এবং মাত্রা W:80, H:78 সহ, বস্তুর রঙকে নীল হিসাবে নির্দেশ করে। একটি ছোট লাল বর্গক্ষেত্র বস্তুর উপরের-বাম কোণে হাইলাইট করে।

OriginX এবং OriginY

OriginX এবং OriginY হল পিক্সেলে সনাক্ত করা বস্তুর উপরের-বাম কোণে স্থানাঙ্ক।

OriginX এবং OriginY স্থানাঙ্ক নেভিগেশন এবং অবস্থানের সাথে সাহায্য করে। বস্তুর প্রস্থ এবং উচ্চতার সাথে এই স্থানাঙ্ক একত্রিত করে, আপনি বস্তুর আবদ্ধ বাক্সের আকার নির্ধারণ করতে পারেন। এটি চলন্ত বস্তু ট্র্যাকিং বা বস্তুর মধ্যে নেভিগেট করতে সাহায্য করতে পারে।

 

এপ্রিল ট্যাগ সহ তিনটি বর্গাকার কার্ড একটি ভিশন সিস্টেম দ্বারা ট্র্যাক করা হচ্ছে। প্রতিটি কার্ডে একটি আইডি নম্বর এবং সংশ্লিষ্ট ট্র্যাকিং ডেটা দিয়ে লেবেল করা হয়। বাম দিকের কার্ডটি ID:0 লেবেলযুক্ত, স্থানাঙ্ক A:350°, X:110, Y:96, W:41, H:41 দেখাচ্ছে। ID:3 লেবেলযুক্ত মাঝের কার্ডটিতে স্থানাঙ্ক রয়েছে A:1°, X:187, Y:180, W:57, H:57। ডানদিকের কার্ডটি ID:9 লেবেলযুক্ত, যেখানে স্থানাঙ্ক A:3°, X:237, Y:89, W:38, H:38। প্রতিটি কার্ডের একটি সাদা রূপরেখা রয়েছে এবং সিস্টেমটি তাদের অবস্থান এবং অভিযোজন ট্র্যাক করছে।

ট্যাগ আইডি

ট্যাগ আইডি শুধুমাত্র এপ্রিল ট্যাগএর জন্য উপলব্ধ। এটি নির্দিষ্ট এপ্রিল ট্যাগের আইডি নম্বর।

নির্দিষ্ট AprilTags সনাক্তকরণ নির্বাচনী নেভিগেশন জন্য অনুমতি দেয়. আপনি অন্যদের উপেক্ষা করার সময় নির্দিষ্ট ট্যাগের দিকে যাওয়ার জন্য আপনার রোবটকে প্রোগ্রাম করতে পারেন, কার্যকরভাবে স্বয়ংক্রিয় নেভিগেশনের জন্য সাইনপোস্ট হিসাবে ব্যবহার করতে পারেন।

চিত্রটি দেখায় যে চারটি বস্তু একটি দৃষ্টি ব্যবস্থা দ্বারা ট্র্যাক করা হচ্ছে: দুটি বল এবং দুটি রিং৷ লাল বলটি স্থানাঙ্ক X:122, Y:84, W:67, H:66, এবং 99% স্কোর দিয়ে লেবেলযুক্ত। নীল বলের X:228, Y:86, W:70, H:68 আছে, যার স্কোর 99%। সবুজ বলয়ের স্থানাঙ্ক রয়েছে X:109, Y:186, W:98, H:92, এবং 99% এর স্কোর। লাল রিংটি X:259, Y:187, W:89, H:91 লেবেলযুক্ত, যার স্কোর 99%। প্রতিটি বস্তুকে সাদা রঙে রূপরেখা দেওয়া হয়েছে, যা ট্র্যাকিং নির্ভুলতা নির্দেশ করে।

স্কোর

এআই ভিশন সেন্সরের সাথেএআই শ্রেণীবিভাগ সনাক্ত করার সময় স্কোর সম্পত্তি ব্যবহার করা হয়।

কনফিডেন্স স্কোর নির্দেশ করে যে এআই ভিশন সেন্সর তার সনাক্তকরণ সম্পর্কে কতটা নিশ্চিত। এই ছবিতে, এই চারটি অবজেক্টের AI শ্রেণীবিভাগ সনাক্ত করতে এটি 99% আত্মবিশ্বাসী। আপনার রোবট শুধুমাত্র অত্যন্ত আত্মবিশ্বাসী সনাক্তকরণগুলিতে ফোকাস করে তা নিশ্চিত করতে আপনি এই স্কোরটি ব্যবহার করতে পারেন।

For more information, help, and tips, check out the many resources at VEX Professional Development Plus

Last Updated: