VEXcode EXP C++에서 AI 비전 센서로 코딩하기

AI Vision Sensor에 색상 서명 과 색상 코드 이 구성되어 블록과 함께 사용할 수 있는지 확인하세요. 자세한 구성 방법을 알아보려면 아래 문서를 읽어보세요.

• VEXcode EXP에서 AI Vision Signature를 사용하여 색상 서명 구성
• VEXcode EXP에서 AI Vision Signature를 사용하여 색상 코드 구성

AI 비전 센서는 AI 분류와 AprilTags도 감지할 수 있습니다. 이러한 감지 모드를 활성화하는 방법을 알아보려면 여기를 방문하세요.

• VEXcode EXP의 AI 비전 센서를 사용한 AI 분류
• VEXcode EXP의 AI 비전 센서를 사용한 AprilTags

이러한 개별 명령에 대한 자세한 내용과 VEXcode에서 이를 사용하는 방법을 알아보려면 API 사이트로 이동하세요.

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AI 비전 센서로 시각 데이터 획득

모든 AI Vision Sensor 명령은 구성된 AI Vision Sensor의 이름으로 시작합니다. 이 기사의 모든 예에서 사용되는 AI 비전 센서의 이름은 AIVision입니다.

스냅샷 찍기

takeSnapshot 메서드는 AI Vision Sensor가 현재 보고 있는 것을 사진으로 찍고 해당 스냅샷에서 프로젝트에 사용할 수 있는 데이터를 가져옵니다. 스냅샷을 찍을 때 AI Vision Sensor가 어떤 유형의 객체에 대한 데이터를 수집해야 하는지 지정해야 합니다.

• A색상 서명 또는색상 코드
  • 이러한 시각적 서명은 AI 비전 센서의 이름, 두 개의 밑줄, 그리고 시각적 서명의 이름으로 시작합니다(예: AIVision1__Blue.
• AI 분류 - aivision::ALL_AIOBJS
• 4월태그- aivision::ALL_TAGS

스냅샷을 찍으면 지정한 모든 감지된 객체의 배열이 생성됩니다. 예를 들어, "파란색" 색상 특징을 감지하고 AI 비전 센서가 서로 다른 파란색 물체 3개를 감지한 경우, 3개 모두의 데이터가 배열에 들어갑니다.

이 예에서는 AIVision1이라는 AI Vision Sensor에서 "Blue" Color Signature의 스냅샷을 찍습니다. 배열에서 감지된 객체의 수를 표시하고 0.5초마다 새로운 스냅샷을 캡처합니다.

while (true) {
  // 모든 Blue Color 객체의 스냅샷을 가져옵니다.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision1__Blue);

  // 데이터를 가져오기 전에 스냅샷에서 개체가 감지되었는지 확인합니다.
  if (AIVision.objectCount > 0) {

    Brain.Screen.clearScreen();
    Brain.Screen.setCursor(1, 1);
    Brain.Screen.print(AIVision1.objectCount);
  }
  wait(5, 밀리초);
}

사물

스냅샷의 각 개체에는 해당 개체에 대한 정보를 보고하는 데 사용할 수 있는 서로 다른 속성이 있습니다. 객체 메서드를 사용하면 이러한 속성에 액세스할 수 있습니다.

이용 가능한 부동산은 다음과 같습니다.

• ID
• centerX와 centerY
• originX와 originY
• 너비
• 키
• 각도
• 존재한다
• 점수

객체의 속성에 액세스하려면 AI Vision Sensor의 이름을 사용하고, 그 뒤에 객체의 메서드를 입력한 다음 객체의 인덱스를 입력합니다.

객체 인덱스는 검색하려는 특정 객체의 속성을 나타냅니다. AI 비전 센서는 스냅샷을 촬영한 후 자동으로 객체를 크기별로 정렬합니다. 가장 큰 객체에는 인덱스 0이 할당되고, 작은 객체일수록 더 높은 인덱스 번호가 할당됩니다.

예를 들어, 가장 큰 객체의 너비를 호출하면 AIVision1.objects[0].width됩니다.

ID

id 속성은 AprilTags 및 AI 분류에만 사용할 수 있습니다.

월 4일 태그 및 AI 분류 에 대한 자세한 내용과 AI Vision Utility에서 이를 감지하는 방법을 알아보려면 다음 문서를 참조하세요.

중심X 및 중심Y

이는 감지된 객체의 중심 좌표를 픽셀 단위로 나타낸 것입니다.

이 예에서 AI Vision Sensor의 시야 중심이 (160, 120)이므로 로봇은 감지된 객체의 centerX 좌표가 150픽셀보다 크고 170픽셀보다 작을 때까지 오른쪽으로 회전합니다.

while (true) {
  // 모든 Blue Color 객체의 스냅샷을 가져옵니다.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision__Blue);

  // 데이터를 가져오기 전에 스냅샷에서 개체가 감지되었는지 확인합니다.
  if (AIVision.objectCount > 0) {

    if (AIVision.objects[0].centerX > 150.0 && 170.0 > AIVision.objects[0].centerX) {
      Drivetrain.turn(오른쪽);
    } else {
      Drivetrain.stop();
    }
  }
  wait(5, 밀리초);
}

originX 및 originY

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

너비 및 높이

이는 감지된 객체의 너비 또는 높이를 픽셀 단위로 나타낸 것입니다.

이 예에서는 객체의 너비가 탐색에 사용됩니다. 로봇은 물체의 너비가 특정 크기에 도달할 때까지 물체에 접근한 후 멈춥니다.

while (true) {
  // 모든 Blue 객체의 스냅샷을 가져옵니다.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision1__Blue);

  // 데이터를 가져오기 전에 스냅샷에서 개체가 감지되었는지 확인합니다.
  if (AIVision.objectCount > 0) {

    if (AIVision.objects[0].width < 250.0) {
      Drivetrain.drive(전진);
    } else {
      Drivetrain.stop();
    }
  }
  wait(5, 밀리초);
}

각도

점수

점수 속성은 AI 비전 센서로AI 분류 감지할 때 사용됩니다.

존재한다

exists 속성은 지정된 Visual Signature 이 마지막으로 촬영된 스냅샷에서 감지되었는지 감지하는 데 사용됩니다.

이를 통해 이전 스냅샷에서 감지된 개체가 있는지 확인할 수 있습니다. 이 속성은 객체가 존재하면 True를 반환하고, 객체가 존재하지 않으면 False를 반환합니다.

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객체 개수

objectCount 메서드는 마지막 스냅샷에서 감지된 개체의 양을 반환합니다.

이 코드 조각은 감지된 객체의 수를 EXP Brain에 지속적으로 업데이트합니다. 제공된 예를 기반으로 두 개의 객체가 감지되었음을 나타내는 값 2를 반복적으로 전송합니다.

while (true) {
  // 모든 Blue 객체의 스냅샷을 가져옵니다.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision__Blue);

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

  // 데이터를 가져오기 전에 스냅샷에서 개체가 감지되었는지 확인합니다.
  if (AIVision.objectCount > 0) {
    Brain.Screen.print(AIVision1.objectCount);
  }
  wait(5, 밀리초);
}