AI Vision Utility의 데이터 이해

격자무늬 종이에 그림을 그리는 것을 상상해보세요. 종이 위의 작은 사각형 하나하나가 픽셀과 같습니다. 이 사각형을 색칠하면 그림이 완성됩니다.

이제 해상도에 대해 이야기해 보겠습니다. 해상도 이미지의 픽셀 수입니다. 용지에 작은 정사각형(픽셀)이 있으면 그림이 선명하고 세부적으로 보일 것 . 하지만 픽셀이 개 있다면 사진이 흐릿하고 하지 않을 수 있습니다.

AI 비전 센서의 해상도는 가로 320픽셀, 세로 240픽셀입니다. 즉, 감지의 정확한 중심은 X축의 좌표 160, Y축의 좌표 120에 맞춰집니다.

너비와 높이

이는 감지된 객체의 너비 또는 높이를 픽셀 단위로 나타낸 것입니다.

너비와 높이를 측정하면 다양한 물체를 식별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 큐브는 너비와 높이가 비슷하지만, 링은 높이보다 너비가 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 과AprilTag ID에만 사용할 수 있는 속성입니다. 이는 감지된색상 코드또는 AprilTag ID의 방향을 나타냅니다.

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.

태그ID

tagID는 AI 분류 및 AprilTags에만 사용할 수 있습니다. AI 분류에는 적절한 이름이 표시됩니다.

AprilTag ID는 실제 ID 번호를 표시합니다.

특정 AprilTag ID를 식별하면 선택적으로 탐색할 수 있습니다. 로봇이 특정 AprilTag ID를 향해 이동하고 다른 ID는 무시하도록 코드를 작성하여, 이를 자동 탐색을 위한 길잡이로 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 물체가 파란색 큐브라는 것을 99% 확신할 수 있습니다. 이 점수를 사용하면 로봇이 신뢰도가 높은 감지에만 집중하도록 할 수 있습니다.