VEXcode EXP의 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 시그니처 옵션이 표시된 AI Vision Utility입니다. 색상 시그니처의 이름은 파란색이고 색상 범위 값은 32, 채도 범위 값은 0.57입니다.

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.

360도 원이 색상 값과 어떻게 연관되는지 보여주는 색상환입니다. 빨간색은 0도, 초록색은 120도, 파란색은 240도에 있습니다.

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.

0%에서 100%까지 증가하는 포화도 값의 그래프입니다. 채도 0%는 회색이고, 채도 100%는 밝은 빨간색입니다.

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

격자무늬 종이 위에 그린 만화 집의 다이어그램으로, 일부 사각형은 픽셀을 나타내기 위해 완전히 색칠되어 있습니다.

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 해상도 다이어그램. 왼쪽 상단 모서리는 0, 0으로 표시되고, 오른쪽 상단 모서리는 320, 0으로 표시되고, 왼쪽 하단 모서리는 0, 240으로 표시됩니다. 화면 중앙에는 160, 120이라고 표시되어 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.

AI 비전 센서가 블루 버키볼을 추적하는 모습이 보입니다. 버키볼 주변에는 추적 사각형이 있으며, 위의 라벨에 따르면 너비는 80픽셀, 높이는 78픽셀입니다. 빨간색 화살표는 추적 사각형을 강조하여 너비와 높이를 보여줍니다.

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.

AI 비전 센서가 블루 버키볼을 추적하는 모습이 보입니다. 버키볼 주변에는 추적 사각형이 있으며, 위의 라벨은 X 위치가 176이고 Y 위치가 117임을 보여줍니다. 추적 사각형의 중앙이 강조 표시되어 위치가 중앙에서 측정되었음을 보여줍니다.

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 값의 360도를 보여주기 위해 빨간색 사각형과 녹색 사각형이 함께 회전하는 애니메이션입니다.

각도

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

AI 비전 센서가 블루 버키볼을 추적하는 모습이 보입니다. 버키볼 주변에는 추적 사각형이 있으며, 위의 라벨은 X 위치가 176이고 Y 위치가 117임을 보여줍니다. 추적 사각형의 왼쪽 위 모서리가 강조 표시되어 원점 위치가 왼쪽 위 모서리에서 측정된다는 것을 보여줍니다.

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.

AI Vision Utility는 4월 태그 3개를 추적하고 있습니다. 각 태그는 식별되고, 위치가 지정되고, 윤곽이 그려져 있어 시스템에서 추적이 가능하다는 것을 나타냅니다. 이 예에서 AprilTag ID는 0, 9, 3입니다.

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.

AI Vision 유틸리티는 4개의 물체를 추적하고 있는데, 그 중 2개는 BuckyBall이고 2개는 Ring입니다. 각 객체는 식별되고, 위치가 지정되고, 윤곽이 그려져 시스템이 해당 객체를 추적하고 있음을 나타냅니다. 이 유틸리티는 또한 각 객체의 AI 분류 점수를 나열하는데, 이 예에서는 각 점수가 99%로 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.