AI Vision Utility 사용하면AI Vision Sensor연결하고 구성할 수 있습니다. 그 방법에 대해 알아보려면 다음 기사를 읽어보세요.
AI 비전 센서가 물체를 감지하고 측정하는 방식을 이해하면 코딩 프로젝트에서 이러한 측정을 더 효과적으로 활용하는 데 도움이 됩니다. 이러한 지식을 바탕으로 코딩 기술을 향상시키고 객체 인식 및 공간 분석과 같은 작업에 대한 보다 정확한 솔루션을 만들 수 있습니다.
픽셀과 해상도 이해
격자무늬 종이에 그림을 그리는 것을 상상해보세요. 종이 위의 작은 사각형 하나하나가 픽셀과 같습니다. 이 사각형을 색칠하면 그림이 완성되는 거예요.
| 낮은 해상도 | 고해상도 |
이제 해상도대해서 말해보죠. 해상도 이미지의 픽셀 수입니다. 그리드 용지에 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 중심이 X축의 좌표 160, Y축의 좌표 120에 맞춰진다는 의미입니다.
AI 비전 센서는 어떻게 물체를 측정합니까?
AI 비전 센서는 구성된 색상, AprilTags, AI 분류에 대한 데이터를 수집합니다. 이 데이터 중 일부는 AI Vision Utility에 표시되며 VEXcode 프로젝트를 계획하고 만들 때 도움이 될 수 있습니다.
너비와 높이
이는 감지된 객체의 너비나 높이를 픽셀 단위로 나타낸 것입니다.
너비와 높이의 측정은 다양한 물체를 식별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 통은 스포츠 공보다 높이가 더 큽니다.
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 가 다르게 방향이 지정되어 있는지 여부를 나타냅니다.
OriginX 및 OriginY
OriginX와 OriginY는 감지된 객체의 왼쪽 상단 모서리의 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 객체를 추적하거나 객체 간을 탐색하는 데 도움이 될 수 있습니다.
태그ID
tagID는 AI 분류 및 AprilTags에만 사용할 수 있습니다. AI 분류에 적절한 이름이 표시됩니다.
AprilTags는 실제 ID 번호를 표시합니다.
특정 AprilTags를 식별하면 선택적으로 탐색할 수 있습니다. 로봇이 다른 태그를 무시하고 특정 태그를 향해 이동하도록 프로그래밍할 수 있으며, 이를 자동 탐색을 위한 표지판으로 효과적으로 활용할 수 있습니다.
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 식별하는 데 99%의 확신도를 보입니다. 이 점수를 사용하면 로봇이 신뢰도 높은 감지에만 집중하도록 할 수 있습니다.
이러한 데이터를 사용하여 VEX AIM 코딩 로봇을 코딩하는 방법에 대한 자세한 내용은 VEXcode API 참조 - AIM참조하세요.