VEXcode V5 Python에서 AI 비전 센서로 코딩하기

AI Vision Sensor에 색상 서명 과 색상 코드 구성되어 블록과 함께 사용할 수 있는지 확인하세요. 이를 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 아래 문서를 읽어보세요.

• VEXcode V5에서 AI Vision Signature를 사용하여 색상 서명 구성
• VEXcode V5에서 AI Vision Sensor로 색상 코드 구성

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

• AI 비전 센서를 사용한 AI 분류 사용
• AI Vision Sensor와 함께 AprilTags 사용

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

---

AI Vision 센서로 시각적 데이터 획득

모든 AI Vision Sensor 명령은 구성된 AI Vision Sensor의 이름으로 시작합니다. 이 문서의 모든 예에서 사용되는 AI 비전 센서의 이름은 ai_vision_1입니다.

take_snapshot

take_snapshot 메서드는 AI Vision Sensor가 현재 보고 있는 것의 사진을 찍고 해당 스냅샷에서 프로젝트에 사용할 수 있는 데이터를 가져옵니다. 스냅샷을 찍을 때 AI Vision Sensor가 어떤 유형의 개체에 대한 데이터를 수집해야 하는지 지정해야 합니다.

• 색상 서명 또는색상 코드
  • 이러한 시각적 서명은 AI 비전 센서의 이름, 두 개의 밑줄, 그리고 시각적 서명의 이름으로 시작합니다(예: ai_vision_1__Blue).
• AI 분류 - AiVision.ALL_AIOBJS
• 4월태그- AiVision.ALL_TAGS

스냅샷을 찍으면 지정한 모든 감지된 객체의 튜플이 생성됩니다. 예를 들어, "파란색" 색상 특징을 감지하려고 하고 AI 비전 센서가 3개의 서로 다른 파란색 물체를 감지한 경우, 3개의 모든 데이터가 튜플에 저장됩니다.

이 예에서 변수 vision_objects ai_vision_1라는 이름의 AI Vision Sensor에서 감지된 "보라색"색상 시그니처 포함하는 튜플을 저장합니다. 감지된 개체 수를 표시하고 0.5초마다 새로운 스냅샷을 캡처합니다.

while True: 
    # 모든 보라색 색상 서명의 스냅샷을 가져와 vision_objects에 저장합니다.
    vision_objects = ai_vision_1.take_snapshot(ai_vision_1__Purple)
    
    # 데이터를 가져오기 전에 스냅샷에서 개체가 감지되었는지 확인합니다.
    if vision_objects[0].exists == True
    
        brain.screen.clear_screen()
        brain.screen.set_cursor(1, 1)
    
        brain.screen.print("개체 수:", len(vision_objects))
    wait(0.5, SECONDS)

객체 속성

스냅샷의 각 개체에는 해당 개체에 대한 정보를 보고하는 데 사용할 수 있는 서로 다른 속성이 있습니다. 이용 가능한 부동산은 다음과 같습니다.

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

객체의 속성에 액세스하려면 튜플을 저장하는 변수 이름 뒤에 객체 인덱스를 사용합니다.

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, vision_objects 변수 내에서 가장 큰 객체의 너비를 호출하면 다음과 같습니다: vision_objects[0].width.

ID

id 속성은 AprilTags 및 AI 분류에만 사용할 수 있습니다.

4월태그 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 Signature의 스냅샷을 가져와 vision_objects에 저장합니다.
    vision_objects = ai_vision_1.take_snapshot(ai_vision_1__Blue)

    # 데이터를 가져오기 전에 스냅샷에서 객체가 감지되었는지 확인합니다.
    if vision_objects[0].exists == True

        # 객체가 AI Vision Sensor 보기의 중심에 없는지 확인합니다.
        if vision_objects[0].centerX > 150 and 170 > vision_objects[0].centerX:

            # 객체가 보기의 중심에 있을 때까지 오른쪽으로 계속 회전합니다.
            drivetrain.turn(RIGHT)
        else:
            drivetrain.stop()
    wait(5, MSEC)

원점X 및 원점

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

너비 및 높이

이는 감지된 객체의 너비나 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 파란색 서명의 스냅샷을 가져와 vision_objects에 저장합니다.
    vision_objects = ai_vision_1.take_snapshot(ai_vision_1__Blue)

    # 데이터를 가져오기 전에 스냅샷에서 개체가 감지되었는지 확인합니다.
    if vision_objects[0].exists == True

        # 너비를 측정하여 가장 큰 개체가 AI Vision Sensor에 가까운지 확인합니다.
        if vision_objects[0].width < 250:

            # 개체가 250픽셀보다 더 넓어질 때까지 개체에 더 가까이 다가갑니다.
            drivetrain.drive(FORWARD)
        else:
            drivetrain.stop()

    wait(5, MSEC)

각도

점수

점수 속성은 AI 비전 센서로AI 분류 감지할 때 사용됩니다.

존재한다

exists 속성은 지정된 Visual Signature 이 마지막으로 찍은 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.