Kódování s využitím AI Vision Sensor ve VEXcode V5 v Pythonu

Ujistěte se, že máte u senzoru AI Vision nakonfigurováno barevných podpisů a barevných kódů , aby je bylo možné použít s vašimi bloky. Chcete-li se dozvědět více o tom, jak je nakonfigurovat, můžete si přečíst níže uvedené články:

• Konfigurace barevných podpisů pomocí senzoru AI Vision ve VEXcode V5
• Konfigurace barevných kódů pomocí senzoru AI Vision ve VEXcode V5

Senzor AI Vision dokáže také detekovat klasifikace AI a AprilTags. Chcete-li se dozvědět, jak tyto režimy detekce povolit, přejděte sem:

• Použití klasifikací umělé inteligence se senzorem AI Vision
• Používání AprilTags se senzorem AI Vision

Chcete-li se dozvědět více podrobností o těchto jednotlivých příkazech a o tom, jak je používat ve VEXcode, přejděte na stránky API.

---

Získejte vizuální data pomocí senzoru s umělou inteligencí

Každý příkaz senzoru AI Vision bude začínat názvem nakonfigurovaného senzoru AI Vision. Pro všechny příklady v tomto článku bude název použitého senzoru AI Vision Sensor ai_vision_1.

pořídit_snímek

Metoda take_snapshot pořídí snímek toho, co AI Vision Sensor aktuálně vidí, a z tohoto snímku načte data, která pak lze použít v projektu. Při pořízení snímku je třeba určit, o jaký typ objektu má senzor AI Vision shromažďovat data:

• ABarevný podpis neboBarevný kód
  • Tyto vizuální podpisy začínají názvem senzoru AI Vision, dvojitým podtržítkem a poté názvem vizuálního podpisu, například: ai_vision_1__Blue.
• AI AiVision.ALL_AIOBJS
• dubenŠtítky- AiVision.VŠECHNY_ŠTÍTKY

Pořízením snímku se vytvoří n-tice všech detekovaných objektů, které jste zadali. Například, pokud byste chtěli detekovat „modrou“ barevnou signaturu a senzor AI Vision Sensor detekoval 3 různé modré objekty, data ze všech tří by byla vložena do n-tice.

V tomto příkladu proměnná vision_objects ukládá n-tici obsahující detekované barevné podpisy „fialové“barvy ze senzoru AI Vision s názvem ai_vision_1. Zobrazuje počet detekovaných objektů a každých 0,5 sekundy pořizuje nový snímek.

while True: 
    # Získání snímku všech fialových barevných podpisů a jeho uložení do vision_objects.
    vision_objects = ai_vision_1.take_snapshot(ai_vision_1__Purple)
    
    # Před načtením dat zkontrolujeme, zda byl ve snímku detekován objekt.
    pokud vision_objects[0].exists == True
    
        brain.screen.clear_screen()
        brain.screen.set_cursor(1, 1)
    
        brain.screen.print("Počet objektů:", len(vision_objects))
    wait(0,5, SEKUND)

Vlastnosti objektu

Každý objekt ze snímku má různé vlastnosti, které lze použít k hlášení informací o daném objektu. Dostupné vlastnosti jsou následující:

• identifikační číslo
• střed X a střed Y
• původX a původY
• šířka
• výška
• úhel
• skóre
• existuje

Pro přístup k vlastnosti objektu použijte název proměnné, která ukládá n-tici, následovaný indexem objektu.

Index objektu označuje vlastnost, kterou konkrétní objekt chcete načíst. Po pořízení snímku senzor AI Vision automaticky seřadí objekty podle velikosti. Největšímu objektu je přiřazen index 0, menší objekty dostávají vyšší indexová čísla.

Například volání šířky největšího objektu uvnitř proměnné vision_objects by bylo: vision_objects[0].width.

identifikační číslo

Vlastnost id je k dispozici pouze pro AprilTags a klasifikace AI.

Další informace o dubnTagy a Klasifikace AI a o tom, jak povolit jejich detekci v nástroji AI Vision Utility, naleznete v těchto článcích.

střed X a střed Y

Toto jsou středové souřadnice detekovaného objektu v pixelech.

V tomto příkladu, protože střed pohledu senzoru AI Vision je (160, 120), robot se bude otáčet doprava, dokud souřadnice středu X detekovaného objektu nebude větší než 150 pixelů, ale menší než 170 pixelů.

while True:
    # Získání snímku všech modrých barevných podpisů a jeho uložení do vision_objects.
    vision_objects = ai_vision_1.take_snapshot(ai_vision_1__Blue)

    # Před načtením dat zkontrolujeme, zda byl ve snímku detekován objekt.
    pokud vision_objects[0].exists == True

        # Zkontroluje, zda se objekt nenachází ve středu pohledu AI Vision Sensor.
        if vision_objects[0].centerX > 150 and 170 > vision_objects[0].centerX:

            # Pokračujte v otáčení doprava, dokud se objekt nedostane do středu pohledu.
            drivetrain.turn(DOPRAVA)
        jinak:
            drivetrain.stop()
    wait(5, MSEC)

původX a původY

OriginX a OriginY jsou souřadnice v levém horním rohu detekovaného objektu v pixelech.

šířka a výška

Toto je šířka nebo výška detekovaného objektu v pixelech.

V tomto příkladu se pro navigaci používá šířka objektu. Robot se bude přibližovat k objektu, dokud jeho šířka nedosáhne určité velikosti, než se zastaví.

while True:
    # Získání snímku všech modrých barevných podpisů a jeho uložení do vision_objects.
    vision_objects = ai_vision_1.take_snapshot(ai_vision_1__Blue)

    # Před načtením dat zkontrolujeme, zda byl ve snímku detekován objekt.
    pokud vision_objects[0].exists == True

        # Zkontroluje, zda se největší objekt nachází blízko senzoru AI Vision, změřením jeho šířky.
        if vision_objects[0].width < 250:

            # Přibližte se k objektu, dokud nebude širší než 250 pixelů.
            drivetrain.drive(VPŘED)
        jinak:
            drivetrain.stop()

    wait(5, MSEC)

úhel

skóre

Vlastnost skóre se používá při detekciklasifikací AI pomocí senzoru AI Vision.

existuje

Vlastnost exists se používá k detekci

To vám umožní zkontrolovat, zda byly v předchozím snímku detekovány nějaké detekované objekty. Tato vlastnost vrátí hodnotu True, pokud objekt existuje, a hodnotu False, pokud objekt neexistuje.