VEXcode V5의 AI Vision Utility 데이터 이해 – VEX 라이브러리

AI Vision Utility 사용하면AI Vision Sensor을 연결하고 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음 기사를 참조하세요.

AI 비전 센서가 물체를 감지하고 측정하는 방식을 이해하면 코딩 프로젝트에서 이러한 측정값을 더 효과적으로 활용하는 데 도움이 됩니다. 이러한 지식을 바탕으로 코딩 기술을 향상시키고 객체 인식 및 공간 분석과 같은 작업에 대한 더욱 정확한 솔루션을 만들 수 있습니다.

색조와 채도 이해

색상 조정.png

색상 서명을 구성할 때 색조와 채도 범위에 대한 옵션이 모두 나타납니다. 이를 통해 색상 시그니처를 있게 조정할 수 있습니다. 객체를 옮겨도 AI Vision Utility에서 추적이 가능한 경우 색상 특징이 탄력적이라고 간주됩니다.

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첫 번째 슬라이더는 색조 범위입니다. 색조는 색상환에서의 위치에 따라 정의되는, 인식되는 색상입니다. 이 색상환의 범위는 0~359.9도이며, 색상환의 각 색상은 정의된 각도 값을 갖습니다.

색상 범위를 사용하면 구성된 색상보다 위아래의 정도를 선택하여 해당 색상으로 보고할 수 있습니다. 예를 들어, 진한 파란색의 색조 값은 240도일 수 있습니다. 색상 범위가 20도인 경우 220도에서 260도까지는 모두 진한 파란색으로 구성된 색상으로 보고됩니다.

saturation@2x.png

두 번째 슬라이더는 채도 범위입니다. 채도는 색상의 강도나 순도입니다. 색상이 밝을수록 채도가 높아집니다. 채도는 0%는 차분한 회색 톤이고 100%는 해당 색조의 강렬한 버전이라는 백분율로 측정되는 상대적인 척도입니다.

채도 범위를 사용하면 구성된 색상 위아래의 채도 백분율을 선택하여 해당 색상으로 보고할 수 있습니다. 예를 들어, 어두운 조명 아래에서는 빨간 공의 채도가 50%로 보일 수 있습니다. 채도 범위가 0.25(소수점 25%)인 경우 채도가 25%에서 75% 사이이면 빨간색으로 구성된 색상으로 보고됩니다.

픽셀과 해상도 이해

그리드-두들-하우스.png

격자무늬 종이에 그림을 그리는 것을 상상해보세요. 종이 위의 작은 사각형 하나하나가 픽셀과 같습니다. 이 사각형을 색칠하면 그림이 완성됩니다.

낮은 해상도

고해상도

이제 해상도에 대해 이야기해 보겠습니다. 해상도 이미지의 픽셀 수입니다. 그리드 종이에 작은 사각형(픽셀)이 많으면 그림이 선명하고 세부적으로 보입니다. 하지만 픽셀이 몇 개뿐이라면 사진이 흐릿하고 선명하지 않게 보일 수 있습니다.

AI 비전 센서의 해상도는 가로 320픽셀, 세로 240픽셀입니다. 즉, 감지의 정확한 중심은 X축의 좌표 160, Y축의 좌표 120에 맞춰집니다.

AI 비전 센서는 어떻게 물체를 측정하나요?

센서가 보고한 데이터

AI 비전 센서는 구성된 색상, AprilTags, AI 분류에 대한 데이터를 수집합니다. 이러한 데이터 중 일부는 AI Vision Utility에 표시되며 VEXcode 프로젝트를 계획하고 생성할 때 도움이 될 수 있습니다.

이 그림은 파란색 버키볼과 그것을 쫓는 흰색 사각형 윤곽선을 보여줍니다. 왼쪽 상단 모서리에는 파란색 물체임을 나타내는 라벨이 있으며, 좌표는 X:176, Y:117이고, 치수는 W:80, H:78입니다. 빨간색 화살표는 객체의 너비와 높이를 강조합니다.

너비와 높이

이는 감지된 객체의 너비 또는 높이를 픽셀 단위로 나타낸 것입니다.

너비와 높이를 측정하면 다양한 물체를 식별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 버키볼은 링보다 높이가 더 큽니다.

컴퓨터 비전 시스템이 추적하는 파란색 버키볼. 물체는 흰색 사각형으로 윤곽이 그려져 있고, 윤곽선 안에는 중앙에 흰색 십자가를 둘러싼 작은 빨간색 사각형이 있습니다. 이미지의 왼쪽 상단 모서리에 있는 라벨은 해당 객체가 파란색이며, 좌표는 X:176, Y:117이고, 치수는 W:80, H:78임을 나타냅니다.

CenterX와 CenterY

이는 감지된 객체의 중심 좌표를 픽셀 단위로 나타낸 것입니다.

CenterX 및 CenterY 좌표는 탐색 및 위치 지정에 도움이 됩니다. AI 비전 센서의 해상도는 320 x 240픽셀입니다.

각도

Angle은색상 코드 과AprilTags에만 사용할 수 있는 속성입니다. 이는 감지된색상 코드또는 AprilTag 이 다르게 방향이 지정되어 있는지 여부를 나타냅니다.

비전 시스템에 의해 추적되는 파란색 버키볼. 객체를 둘러싼 흰색 윤곽선이 있고, 윤곽선 안쪽 중앙에 흰색 십자가가 있습니다. 왼쪽 상단 라벨은 객체의 색상을 파란색으로 표시하고, 좌표는 X:176, Y:117, 치수는 W:80, H:78입니다. 작은 빨간색 사각형은 객체의 왼쪽 상단 모서리를 강조 표시합니다.

OriginX와 OriginY

OriginX와 OriginY는 감지된 객체의 왼쪽 상단 모서리에 있는 좌표(픽셀)입니다.

OriginX 및 OriginY 좌표는 탐색 및 위치 지정에 도움이 됩니다. 이 좌표를 객체의 너비와 높이와 결합하면 객체의 경계 상자 크기를 결정할 수 있습니다. 이는 움직이는 물체를 추적하거나 물체 사이를 탐색하는 데 도움이 될 수 있습니다.

비전 시스템으로 추적되는 AprilTags가 적힌 세 장의 정사각형 카드입니다. 각 카드에는 ID 번호와 관련 추적 데이터가 표시되어 있습니다. 왼쪽 카드에는 ID:0이라는 라벨이 붙어 있으며, 좌표는 A:350°, X:110, Y:96, W:41, H:41입니다. ID:3으로 표시된 가운데 카드의 좌표는 A:1°, X:187, Y:180, W:57, H:57입니다. 오른쪽 카드에는 ID:9, 좌표 A:3°, X:237, Y:89, W:38, H:38이 표시되어 있습니다. 각 카드에는 흰색 윤곽선이 있으며, 시스템은 카드의 위치와 방향을 추적합니다.

태그 ID

태그 ID는 AprilTags에만 사용 가능합니다. 이는 지정된 AprilTag의 ID 번호입니다.

특정 AprilTags를 식별하면 선택적으로 탐색할 수 있습니다. 로봇이 다른 태그를 무시하고 특정 태그를 향해 이동하도록 프로그래밍하여 이를 자동 탐색을 위한 표지판으로 효과적으로 활용할 수 있습니다.

이 이미지는 시각 시스템이 추적하는 네 개의 물체를 보여줍니다. 두 개의 공과 두 개의 반지입니다. 빨간 공에는 좌표 X:122, Y:84, W:67, H:66이 표시되어 있으며, 점수는 99%입니다. 파란색 공의 점수는 X:228, Y:86, W:70, H:68이며 99%입니다. 녹색 링의 좌표는 X:109, Y:186, W:98, H:92이고 점수는 99%입니다. 빨간색 링은 X:259, Y:187, W:89, H:91로 표시되어 있으며 점수는 99%입니다. 각 객체는 추적 정확도를 나타내는 흰색으로 표시됩니다.

점수

점수 속성은 AI 비전 센서로AI 분류 감지할 때 사용됩니다.

신뢰도 점수는 AI 비전 센서가 감지에 얼마나 확신하는지를 나타냅니다. 이 이미지에서는 이 네 가지 객체의 AI 분류를 99% 확신하여 식별합니다. 이 점수를 사용하면 로봇이 신뢰도가 높은 감지에만 집중하도록 할 수 있습니다.