VEXcode V5 Python에서 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 V5에서 AI Vision Sensor를 사용하여 색상 서명 구성
• VEXcode V5에서 AI Vision Sensor를 사용하여 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 비전 센서와 함께 AprilTags 사용하기

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 ai_vision_1입니다.

스냅샷 찍기

take_snapshot 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: 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 감지하고 AI 비전 센서가 서로 다른 파란색 물체 3개를 감지한 경우, 3개 모두의 데이터가 튜플에 저장됩니다.

이 예에서 변수 vision_objects AI Vision Sensor에서 감지된 "보라색"색상 서명 포함하는 튜플 ai_vision_1를 저장합니다. 감지된 객체의 수를 표시하고 0.5초마다 새로운 스냅샷을 캡처합니다.

while True: 
    # 모든 보라색 서명의 스냅샷을 가져와 vision_objects에 저장합니다.
    vision_objects = ai_vision_1.take_snapshot(ai_vision_1__Purple)
    
    # 데이터를 가져오기 전에 스냅샷에서 객체가 감지되었는지 확인합니다.
    vision_objects[0].exists == True
    
        brain.screen.clear_screen()
        brain.screen.set_cursor(1, 1)
    
        brain.screen.print("객체 개수:", 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.

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 파란색 서명의 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 Sensor의 뷰 중앙에 있지 않은지 확인합니다.
        vision_objects[0].centerX > 150 및 170 > vision_objects[0].centerX:

            # 객체가 뷰의 중앙에 올 때까지 오른쪽으로 계속 돌립니다.
            drivetrain.turn(RIGHT)
        else:
            drivetrain.stop()
    wait(5, MSEC)

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 파란색 서명의 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

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

            # 객체의 너비가 250픽셀보다 넓어질 때까지 객체에 더 가까이 다가가세요.
            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 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.