AIビジョンユーティリティのデータの理解

方眼紙に絵を描いているところを想像してください。 紙の上の小さな四角はそれぞれ ピクセルようなものです。 これらの四角に色を塗ると、絵が完成します。

さて、 解像度についてお話しましょう。 解像度 は画像内のピクセル数です。 方眼紙に小さな正方形 (ピクセル) がたくさんあると、画像は鮮明で詳細に見えます。 しかし、 ピクセル数個しかない場合、画像はぼやけて鮮明でない可能性があります。

AI ビジョン センサーの解像度は、水平 320 ピクセル、垂直 240 ピクセルです。 これは、検出の正確な中心が X 軸の座標 160 と Y 軸の座標 120 に一致することを意味します。

幅と高さ

これは、検出されたオブジェクトのピクセル単位の幅または高さです。

幅と高さの測定値は、さまざまなオブジェクトを識別するのに役立ちます。 たとえば、樽の高さはスポーツボールの高さよりも高くなります。

CenterX と CenterY

これは、検出されたオブジェクトの中心座標（ピクセル単位）です。

CenterX と CenterY 座標は、ナビゲーションと配置に役立ちます。 AI ビジョンセンサーの解像度は 320 x 240 ピクセルです。

角度

角度は、カラー コード およびAprilTagsでのみ使用可能なプロパティです。 これは、検出されたカラー コードまたは AprilTag の方向が異なるかどうかを表します。

OriginX と OriginY

OriginX と OriginY は、検出されたオブジェクトの左上隅の座標 (ピクセル単位) です。

OriginX と OriginY 座標は、ナビゲーションと配置に役立ちます。 この座標をオブジェクトの幅と高さと組み合わせることで、オブジェクトの境界ボックスのサイズを決定できます。 これは、移動するオブジェクトを追跡したり、オブジェクト間を移動したりするのに役立ちます。

タグID

tagID は AI 分類および AprilTagsでのみ使用できます。 AI分類では正しい名前が表示されます。

AprilTags は実際の ID 番号を表示します。

特定の AprilTags を識別することで、選択的なナビゲーションが可能になります。 ロボットを特定のタグに向かって移動し、他のタグを無視するようにプログラムして、タグを自動ナビゲーションの道標として効果的に使用できます。

スコア

スコア プロパティは、AI ビジョン センサーでAI 分類 検出するときに使用されます。

信頼スコアは、AI ビジョン センサーの検出の確実性を示します。 この画像では、これら 4 つのオブジェクトの AI 分類を 99% の信頼度で識別しています。 このスコアを使用すると、ロボットが信頼性の高い検出のみに集中できるようになります。