Kódolás az AI Vision Sensorral a VEXcode V5 C++-ban

Győződjön meg arról, hogy színaláírás és színkód van konfigurálva az AI Vision Sensorral, hogy azokat a blokkjaival együtt tudja használni. Ha többet szeretne megtudni ezek konfigurálásáról, olvassa el az alábbi cikkeket:

• Színaláírások konfigurálása az AI Vision Signature segítségével a VEXcode V5-ben
• Színkódok konfigurálása az AI Vision aláírással a VEXcode V5-ben

Az AI Vision Sensor az AI osztályozásokat és az AprilTag-eket is képes észlelni. Ha meg szeretné tudni, hogyan engedélyezheti ezeket az észlelési módokat, látogasson el ide:

• AI osztályozások használata az AI Vision Sensorral
• Az AprilTags használata az AI Vision Sensorral

Ha többet szeretne megtudni ezekről az egyedi parancsokról és a VEXcode-ban való használatukról, látogasson el az API webhelyére.

---

Szerezzen vizuális adatokat az AI Vision Sensor segítségével

Minden AI Vision Sensor parancs a konfigurált AI Vision Sensor nevével kezdődik. A cikkben szereplő összes példa esetében a használt AI Vision Sensor neve AIVisionlesz.

Pillanatfelvétel készítése

A takeSnapshot módszer leképezi azt, amit az AI Vision Sensor jelenleg lát, és adatokat gyűjt a pillanatfelvételből, amelyeket aztán felhasználhat egy projektben. Pillanatfelvétel készítésekor meg kell adnia, hogy az AI Vision Sensor milyen típusú objektumról gyűjtsön adatokat:

• ASzínaláírás vagySzínkód
  • Ezek a vizuális aláírások az AI Vision Sensor nevével kezdődnek, dupla aláhúzással, majd a vizuális aláírás nevével, például: AIVision1__Blue.
• ::ALL_AIOBJS
• április Címkék- aivision::ALL_TAGS

A pillanatfelvétel készítése létrehoz egy tömböt az összes megadott észlelt objektumból. Például, ha egy "kék" színaláírástakart észlelni, és az AI Vision Sensor 3 különböző kék objektumot észlelt, akkor mindhárom adatai a tömbbe kerülnek.

Ebben a példában pillanatfelvétel készül a AIVision1AI Vision Sensor„kék” színaláírásáról. Megjeleníti a tömbben észlelt objektumok számát, és 0,5 másodpercenként új pillanatképet készít.

while (true) {
  // Pillanatkép készítése az összes kék színű objektumról.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision1__Kék);

  // Az adatok lehívása előtt ellenőrizze, hogy észlelt-e egy objektumot a pillanatfelvételen.
  if (AIVision.objectCount > 0) {

    Brain.Screen.clearScreen();
    Brain.Screen.setCursor(1, 1);
    Brain.Screen.print(AIVision1.objectCount);
  }
  vár(5, msec);
}

tárgyakat

A pillanatképek minden objektumának különböző tulajdonságai vannak, amelyek felhasználhatók az adott objektumra vonatkozó információk jelentésére. Az objektum metódus lehetővé teszi ezekhez a tulajdonságokhoz való hozzáférést.

Az elérhető tulajdonságok a következők:

• id
• centerX és centerY
• eredetX és eredetY
• szélesség
• magasság
• szög
• létezik
• pontszám

Az objektum tulajdonságainak eléréséhez használja az AI Vision Sensor nevét, majd az objektum metódust, majd az objektum indexét.

Az objektum index azt jelzi, hogy melyik objektum tulajdonságát szeretné lekérni. Pillanatfelvétel készítése után az AI Vision Sensor automatikusan méret szerint rendezi az objektumokat. A legnagyobb objektumhoz 0 index tartozik, a kisebb objektumok pedig magasabb indexszámot kapnak.

Például a legnagyobb objektum szélességének meghívása AIVision1.objects[0].widthlenne.

id

A id tulajdonság csak április án érhető el. Tags és AI Classifications.

Tekintse meg ezeket a cikkeket, ha további információra van szüksége AprilTags and AI Classifications -ról, valamint arról, hogyan engedélyezheti észlelésüket az AI Vision Utility programban.

centerX és centerY

Ez az észlelt objektum középponti koordinátái pixelben.

Ebben a példában, mivel az AI Vision Sensor nézetének közepe (160, 120), a robot jobbra fordul mindaddig, amíg az észlelt objektum centerX koordinátája nem haladja meg a 150 képpontot, de nem éri el a 170 képpontot.

while (true) {
  // Pillanatkép készítése az összes kék színű objektumról.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision__Kék);

  // Az adatok lehívása előtt győződjön meg arról, hogy objektumot észlelt a pillanatképben.
  if (AIVision.objectCount > 0) {

    if (AIVision.objects[0].centerX > 150.0 && 170.0 > AIVision.objects[0].centerX) {
      Hajtáslánc.turn(jobbra);
    } else {
      Drivetrain.stop();
    }
  }
  vár(5, msec);
}

eredetX és eredetY

Az OriginX és az OriginY az észlelt objektum bal felső sarkában lévő koordináta pixelben.

szélesség és magasság

Ez az észlelt objektum szélessége vagy magassága pixelben.

Ebben a példában az objektum szélességét használjuk a navigációhoz. A robot addig közelíti az objektumot, amíg a szélessége el nem ér egy meghatározott méretet, mielőtt megállna.

while (true) {
  // Pillanatkép készítése az összes kék objektumról.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision1__Kék);

  // Az adatok lehívása előtt győződjön meg arról, hogy objektumot észlelt a pillanatképben.
  if (AIVision.objectCount > 0) {

    if (AIVision.objects[0].width < 250.0) {
      Hajtáslánc.hajtás(előre);
    } else {
      Drivetrain.stop();
    }
  }
  várakozás(5, msec);
}

szög

pontszám

A pontszám tulajdonság akkor használatos, ha az AI Vision SensorralAI-besorolást észlel.

létezik

A létezik tulajdonság annak észlelésére szolgál, hogy a rendszer észlelt-e egy meghatározott Visual Signature at az utolsó pillanatfelvételen.

Ezzel ellenőrizheti, hogy az előző pillanatfelvételen észlelt-e észlelt objektumokat. Ez a tulajdonság True értéket ad vissza, ha egy objektum létezik, és False értéket, ha az objektum nem létezik.

---

objectCount

Az objectCount metódus az utolsó pillanatképben észlelt objektumok mennyiségét adja vissza.

Ez a kódrészlet folyamatosan frissíti az EXP Brain-t az észlelt objektumok számával. A megadott példa alapján ismételten elküldi a 2-es értéket, jelezve, hogy két objektumot észlelt.

while (true) {
  // Pillanatkép készítése az összes kék objektumról.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision__Kék);

  Brain.Screen.clearScreen();
  Brain.Screen.setCursor(1, 1);

  // Az adatok lehívása előtt győződjön meg arról, hogy észlelt-e egy objektumot a pillanatfelvételen.
  if (AIVision.objectCount > 0) {
    Brain.Screen.print(AIVision1.objectCount);
  }
  vár(5, msec);
}