Kodavimas naudojant dirbtinio intelekto regos jutiklį VEXcode V5 C++ kalba

Įsitikinkite, kad jūsų dirbtinio intelekto regėjimo jutiklyje sukonfigūruoti spalvų parašai ir spalvų kodai , kad juos būtų galima naudoti su jūsų blokais. Norėdami sužinoti daugiau apie tai, kaip juos sukonfigūruoti, galite perskaityti toliau pateiktus straipsnius:

• Spalvų parašų konfigūravimas naudojant AI vizijos parašą VEXcode V5
• Spalvų kodų konfigūravimas naudojant AI vizijos parašą VEXcode V5

Dirbtinio intelekto vaizdo jutiklis taip pat gali aptikti dirbtinio intelekto klasifikacijas ir „AprilTag“ žymas. Norėdami sužinoti, kaip įjungti šiuos aptikimo režimus, eikite čia:

• Dirbtinio intelekto klasifikacijų naudojimas su dirbtinio intelekto regos jutikliu
• „AprilTags“ naudojimas su dirbtinio intelekto regėjimo jutikliu

Norėdami sužinoti daugiau apie šias atskiras komandas ir kaip jas naudoti VEXcode, apsilankykite API svetainėje.

---

Vizualinių duomenų gavimas naudojant dirbtinio intelekto regos jutiklį

Kiekviena AI regėjimo jutiklio komanda prasidės sukonfigūruoto AI regėjimo jutiklio pavadinimu. Visuose šio straipsnio pavyzdžiuose naudojamo AI regėjimo jutiklio pavadinimas bus AIVision.

takeSnapshot

takeSnapshot “ metodas nufotografuoja tai, ką šiuo metu mato dirbtinio intelekto vaizdo jutiklis, ir iš tos momentinės nuotraukos ištraukia duomenis, kuriuos vėliau galima naudoti projekte. Kai daroma momentinė nuotrauka, reikia nurodyti, kokio tipo objekto duomenis turėtų rinkti dirbtinio intelekto vaizdo jutiklis:

• spalvų parašas arbaspalvų kodas
  • Šie vizualiniai parašai prasideda dirbtinio intelekto vaizdo jutiklio pavadinimu, dvigubu pabraukimu ir vizualinio parašo pavadinimu, pavyzdžiui: AIVision1__Blue.
• Dirbtinio klasifikacijos aivision::ALL_AIOBJS
• balandisŽymėsaivision::

Padarius momentinę kopiją, bus sukurtas visų jūsų nurodytų aptiktų objektų masyvas. Pavyzdžiui, jei norėtumėte aptikti „mėlyną“ spalvų parašąir dirbtinio intelekto regėjimo jutiklis aptiko 3 skirtingus mėlynos spalvos objektus, visų trijų duomenys būtų įtraukti į masyvą.

Šiame pavyzdyje padaryta „mėlynos“ spalvos parašomomentinė nuotrauka iš dirbtinio intelekto regėjimo jutiklio, pavadinto AIVision1. Jis rodo masyve aptiktų objektų skaičių ir kas 0,5 sekundės fiksuoja naują momentinę kopiją.

while (true) {
  // Gauti visų mėlynos spalvos objektų momentinę kopiją.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision1__Blue);

  // Prieš ištraukiant duomenis, patikrinama, ar momentinėje kopijoje buvo aptiktas objektas.
  jei (AIVision.objectCount > 0) {

    Brain.Screen.clearScreen();
    Brain.Screen.setCursor(1, 1);
    Brain.Screen.print(AIVision1.objectCount);
  }
  laukti(5, ms);
}

objektai

Kiekvienas momentinės nuotraukos objektas turi skirtingas savybes, kurias galima naudoti norint pateikti informaciją apie tą objektą. Objektų metodas leidžia pasiekti šias savybes.

Galimos šios savybės:

• id
• centras X ir centras Y
• kilmėX ir kilmėY
• plotis
• aukštis
• kampas
• egzistuoja
• rezultatas

Norėdami pasiekti objekto savybę, naudokite dirbtinio intelekto regos jutiklio pavadinimą, po to – „objects“ metodą ir tada – objekto indeksą.

Objekto indeksas nurodo, kurio konkretaus objekto savybę norite gauti. Padarius momentinę nuotrauką, dirbtinio intelekto vaizdo jutiklis automatiškai rūšiuoja objektus pagal dydį. Didžiausiam objektui priskiriamas indeksas 0, o mažesniems objektams priskiriami didesni indekso numeriai.

Pavyzdžiui, iškvietus didžiausio objekto plotį, būtų AIVision1.objects[0].width.

id

Savybė id galima tik AprilTags ir AI klasifikacijoms.

Daugiau informacijos apie balandžio mėn. žymas ir DI klasifikacijas ir kaip įjungti jų aptikimą DI vizijos programoje rasite šiuose straipsniuose.

centras X ir centras Y

Tai yra aptikto objekto centro koordinatės pikseliais.

Šiame pavyzdyje, kadangi dirbtinio intelekto regos jutiklio vaizdo centras yra (160, 120), robotas suksis į dešinę, kol aptikto objekto centro X koordinatė bus didesnė nei 150 pikselių, bet mažesnė nei 170 pikselių.

while (true) {
  // Gauti visų mėlynos spalvos objektų momentinę kopiją.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision__Blue);

  // Prieš ištraukiant duomenis, patikrinama, ar momentinėje kopijoje buvo aptiktas objektas.
  jei (AIVision.objectCount > 0) {

    jei (AIVision.objects[0].centerX > 150.0 && 170.0 > AIVision.objects[0].centerX) {
      Drivetrain.turn(right);
    } else {
      Drivetrain.stop();
    }
  }
  wait(5, ms);
}

originX ir originY

„OriginX“ ir „OriginY“ yra aptikto objekto viršutinio kairiojo kampo koordinatė pikseliais.

plotis ir aukštis

Tai aptikto objekto plotis arba aukštis pikseliais.

Šiame pavyzdyje objekto plotis naudojamas navigacijai. Robotas artės prie objekto, kol jo plotis pasieks tam tikrą dydį, o tada sustos.

while (true) {
  // Gauti visų mėlynų objektų momentinę kopiją.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision1__Blue);

  // Prieš ištraukiant duomenis, patikrinama, ar momentinėje kopijoje buvo aptiktas objektas.
  jei (AIVision.objectCount > 0) {

    jei (AIVision.objects[0].width < 250.0) {
      Pavarų dėžė.drive(pirmyn);
    } else {
      Pavarų dėžė.stop();
    }
  }
  laukti(5, ms);
}

kampas

rezultatas

balo savybė naudojama, kai AI regėjimo jutikliu aptinkamosDI klasifikacijos.

egzistuoja

Savybė exists naudojama norint aptikti, ar paskutinėje padarytoje momentinėje kopijoje buvo aptiktas nurodytas vizualinis parašas.

Tai leidžia patikrinti, ar ankstesnėje momentinėje kopijoje buvo aptikti kokie nors objektai. Ši savybė grąžins reikšmę „True“, kai objektas egzistuoja, ir „False“, kai objekto nėra.

---

objektų skaičius

„objectCount“ metodas grąžina aptiktų objektų skaičių paskutinėje momentinėje kopijoje.

Šis kodo fragmentas nuolat atnaujina EXP Brain su aptiktų objektų skaičiumi. Remiantis pateiktu pavyzdžiu, jis pakartotinai siųs reikšmę 2, nurodydamas, kad aptikti du objektai.

while (true) {
  // Gauti visų mėlynų objektų momentinę kopiją.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision__Blue);

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

  // Prieš ištraukiant duomenis, patikrinama, ar momentinėje kopijoje buvo aptiktas objektas.
  jei (AIVision.objectCount > 0) {
    Brain.Screen.print(AIVision1.objectCount);
  }
  laukia(5, ms);
}