VEXcode V5 ब्लॉक्स में AI विज़न सेंसर के साथ कोडिंग करना

टेक स्नैपशॉट ब्लॉक एआई विजन सेंसर द्वारा वर्तमान में देखी जा रही चीज़ की एक तस्वीर लेता है और उस स्नैपशॉट से डेटा निकालता है जिसका उपयोग बाद में किसी प्रोजेक्ट में किया जा सकता है। स्नैपशॉट लेते समय, आपको यह निर्दिष्ट करना होगा कि एआई विज़न सेंसर को किस प्रकार की वस्तु का डेटा एकत्र करना चाहिए:

• रंग हस्ताक्षर
• रंग कोड
• एआई वर्गीकरण
• अप्रैलटैग्स

इस उदाहरण में, यह केवल उन्हीं वस्तुओं का पता लगाएगा जो इसके कॉन्फ़िगर किए गए "नीले" रंग हस्ताक्षर से मेल खाती हैं और किसी अन्य वस्तु का नहीं।

सटीक डेटा व्याख्या के लिए एआई विजन सेंसर के रिज़ॉल्यूशन को समझना महत्वपूर्ण है। इस सेंसर का रिज़ॉल्यूशन 320x240 पिक्सल है, जिसका सटीक केंद्र निर्देशांक (160, 120) पर स्थित है।

160 से कम X-निर्देशांक सेंसर के दृश्य क्षेत्र के बाएं आधे हिस्से के अनुरूप होते हैं, जबकि 160 से अधिक X-निर्देशांक दाएं आधे हिस्से का प्रतिनिधित्व करते हैं। इसी प्रकार, 120 से कम Y-निर्देशांक दृश्य के ऊपरी आधे भाग को दर्शाते हैं, और 120 से अधिक
निर्देशांक निचले आधे भाग को दर्शाते हैं।VEXcode V5 में AI विज़न यूटिलिटी में डेटा को समझना
पर जाएं, जिसमें AI विज़न सेंसर के साथ वस्तुओं को कैसे मापा जाता है, इसके बारे में अधिक जानकारी दी गई है।

चौड़ाई और ऊंचाई के माप विभिन्न वस्तुओं की पहचान करने में सहायक होते हैं। उदाहरण के लिए, एक बकीबॉल की ऊंचाई एक रिंग की ऊंचाई से अधिक होगी।

चौड़ाई और ऊंचाई किसी वस्तु की एआई विजन सेंसर से दूरी को भी दर्शाती हैं। आमतौर पर छोटे माप का मतलब होता है कि वस्तु अधिक दूर है, जबकि बड़े माप से पता चलता है कि वह पास है।

इस उदाहरण में, ऑब्जेक्ट की चौड़ाई का उपयोग नेविगेशन के लिए किया जाता है। रोबोट वस्तु के पास तब तक जाएगा जब तक उसकी चौड़ाई एक निश्चित आकार तक नहीं पहुंच जाती, उसके बाद वह रुक जाएगा।

सेंटरएक्स और सेंटरवाई निर्देशांक नेविगेशन और स्थिति निर्धारण में सहायता करते हैं। एआई विजन सेंसर का रिजॉल्यूशन 320 x 240 पिक्सल है।

आप देख सकते हैं कि एआई विज़न सेंसर के करीब स्थित वस्तु का सेंटरवाई निर्देशांक दूर स्थित वस्तु की तुलना में कम होगा।

इस उदाहरण में, क्योंकि एआई विज़न सेंसर के दृश्य का केंद्र (160, 120) है, रोबोट तब तक दाईं ओर मुड़ेगा जब तक कि पता लगाए गए ऑब्जेक्ट का केंद्रX निर्देशांक 150 पिक्सेल से अधिक न हो, लेकिन 170 पिक्सेल से कम हो।

एंगल एक प्रॉपर्टी है जो केवलकलर कोड औरअप्रैल टैग के लिए उपलब्ध है। यह दर्शाता है कि यदि पता लगाया गयाकलर कोडया अप्रैलटैग अलग तरह से उन्मुख है।

आप देख सकते हैं कि रोबोटकलर कोड याअप्रैलटैग के संबंध में अलग तरह से उन्मुख है या नहीं और उसके अनुसार नेविगेशन संबंधी निर्णय ले सकते हैं।

उदाहरण के लिए, यदिकलर कोड को उचित कोण पर नहीं पहचाना जाता है, तो रोबोट उस वस्तु को ठीक से उठा नहीं पाएगा जिसका वह प्रतिनिधित्व करता है।

OriginX और OriginY निर्देशांक नेविगेशन और स्थिति निर्धारण में सहायता करते हैं। इस निर्देशांक को वस्तु की चौड़ाई और ऊंचाई के साथ मिलाकर, आप वस्तु के परिबद्ध बॉक्स का आकार निर्धारित कर सकते हैं। इससे गतिशील वस्तुओं को ट्रैक करने या वस्तुओं के बीच नेविगेट करने में मदद मिल सकती है।

इस उदाहरण में, मस्तिष्क पर एक आयत को उसके मूल बिंदु, चौड़ाई और ऊंचाई के सटीक निर्देशांकों का उपयोग करके बनाया जाएगा।

विशिष्ट अप्रैलटैग की पहचान करने से चयनात्मक नेविगेशन संभव हो पाता है। आप अपने रोबोट को कुछ टैग की ओर बढ़ने और अन्य को अनदेखा करने के लिए प्रोग्राम कर सकते हैं, जिससे प्रभावी रूप से उनका उपयोग स्वचालित नेविगेशन के लिए दिशासूचक के रूप में किया जा सकता है।

कॉन्फिडेंस स्कोर यह दर्शाता है कि एआई विजन सेंसर अपने डिटेक्शन को लेकर कितना आश्वस्त है। इस छवि में, एआई इन चार वस्तुओं के वर्गीकरण की पहचान करने में 99% आश्वस्त है। आप इस स्कोर का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए कर सकते हैं कि आपका रोबोट केवल अत्यधिक विश्वसनीय पहचानों पर ही ध्यान केंद्रित करे।

जब एआई विजन सेंसर द्वारा कई वस्तुओं का पता लगाया जाता है, तो उन्हें सबसे बड़ी से सबसे छोटी वस्तु के क्रम में व्यवस्थित किया जाता है। इसका मतलब यह है कि सबसे बड़ी पहचानी गई वस्तु को हमेशा वस्तु सूचकांक 1 पर सेट किया जाएगा, और सबसे छोटी वस्तु को हमेशा उच्चतम संख्या पर सेट किया जाएगा।

इस उदाहरण में,कलर सिग्नेचर "ब्लू" के साथ दो वस्तुओं का पता लगाया गया है। जबटेक स्नैपशॉट ब्लॉक का उपयोग किया जाएगा तो उन दोनों को ऐरे में डाल दिया जाएगा।

यहां, सबसे आगे वाली वस्तु को ऑब्जेक्ट इंडेक्स 1 माना जाएगा, क्योंकि यह सबसे बड़ी वस्तु है, और सबसे छोटी वस्तु को ऑब्जेक्ट इंडेक्स 2 माना जाएगा।

यह ब्लॉक यह बताएगा कि अंतिम स्नैपशॉट में कोई ऑब्जेक्ट मौजूद है या नहीं। (True, याFalse,

इस ब्लॉक का उपयोग सुनिश्चित करने के लिए किया जाना चाहिए कि आप संभावित रूप से खाली स्नैपशॉट से कोई डेटा खींचने की कोशिश नहीं कर रहे हैं।

उदाहरण के लिए, यहां रोबोट एआई विजन सेंसर की मदद से लगातार तस्वीरें लेता रहेगा। यदि यह "नीले" रंग हस्ताक्षर साथ भी वस्तु की पहचान करता है, तो यह आगे बढ़ेगा।

यदि किसी भी स्नैपशॉट में "ब्लू" कलर सिग्नेचरनहीं है, तो रोबोट चलना बंद कर देगा।

ऑब्जेक्ट काउंट ब्लॉक का उपयोग करके आप देख सकते हैं कि एआई विज़न सेंसर अपने अंतिम स्नैपशॉट में किसी विशिष्ट कलर सिग्नेचर की कितनी वस्तुएं देख सकता है। 

यहां, हम देखते हैं कि एआई विजन सेंसर में कलर सिग्नेचर "नीला" कॉन्फ़िगर किया गया है, और यह दो वस्तुओं का पता लगा रहा है।

इस कोड में, एआई विज़न सेंसर एक स्नैपशॉट लेगा और वीईएक्सकोड कंसोल पर "2" प्रिंट करेगा, क्योंकि यह केवल दो "नीले" रंग हस्ताक्षर का पता लगाता है।

ऑब्जेक्ट ब्लॉक आपको अपने निर्दिष्ट ऑब्जेक्ट की प्रॉपर्टी की रिपोर्ट करने की अनुमति देता है। इससे आप हाल ही में लिए गए स्नैपशॉट से प्राप्त किसी भी उपलब्ध डेटा का उपयोग कर सकते हैं।

डिटेक्टेड अप्रैलटैग ब्लॉक केवल तभी उपलब्ध होता है जबअप्रैलटैग डिटेक्शन मोड चालू होता है।

यह ब्लॉक निर्दिष्ट ऑब्जेक्ट एक निश्चित AprilTag है या नहीं, इसके आधार पर True या False रिपोर्ट करेगा।

जब एक ही स्नैपशॉट में कई AprilTags पाए जाते हैं, तो उन्हें उनके पहचाने गए ID के आधार पर सरणी में व्यवस्थित किया जाता है, न कि आकार के आधार पर
इस छवि में, आईडी 0, 3 और 9 के साथ तीन अप्रैलटैग का पता लगाया गया है
इन्हें ऐरे में उनकी आईडी के बढ़ते क्रम में व्यवस्थित किया जाएगा। इंडेक्स 1 पर स्थित ऑब्जेक्ट आईडी 0 वाले अप्रैलटैग से, इंडेक्स 2 पर स्थित ऑब्जेक्ट आईडी 3 वाले अप्रैलटैग से और इंडेक्स 3 पर स्थित ऑब्जेक्ट आईडी 9 वाले अप्रैलटैग से मेल खाएगा।

एआई वर्गीकरण ब्लॉक केवल तभी उपलब्ध होता है जबएआई वर्गीकरण पहचान मोड चालू होता है।

यह ब्लॉक निर्दिष्ट वस्तु के किसी विशिष्ट एआई वर्गीकरण के अंतर्गत आने के आधार पर सही या गलत रिपोर्ट करेगा।