Kodēšana ar AI redzes sensoru VEXcode EXP Python valodā

Pārliecinieties, vai jūsu AI redzes sensorā ir konfigurēti krāsu paraksti un krāsu kodi , lai tos varētu izmantot ar jūsu blokiem. Lai uzzinātu vairāk par to konfigurēšanu, varat izlasīt tālāk norādītos rakstus:

• Krāsu parakstu konfigurēšana ar AI Vision parakstu VEXcode EXP
• Krāsu kodu konfigurēšana ar AI Vision Signature VEXcode EXP

Mākslīgā intelekta redzes sensors var noteikt arī mākslīgā intelekta klasifikācijas un AprilTags. Lai uzzinātu, kā iespējot šos noteikšanas režīmus, dodieties šeit:

• Mākslīgā intelekta klasifikācijas ar mākslīgā intelekta redzes sensoru VEXcode EXP valodā
• AprilTags ar AI redzes sensoru VEXcode EXP

Lai uzzinātu sīkāku informāciju par šīm atsevišķajām komandām un to izmantošanu VEXcode, apmeklējiet API vietni.

---

Vizuālo datu iegūšana ar mākslīgā intelekta redzes sensoru

Katra AI redzes sensora komanda sāksies ar konfigurētā AI redzes sensora nosaukumu. Visos šajā rakstā sniegtajos piemēros izmantotā AI redzes sensora nosaukums būs ai_vision_1.

uzņemt_momentuzņēmumu

Metode take_snapshot uzņem attēlu ar to, ko pašlaik redz AI redzes sensors, un no šī momentuzņēmuma izgūst datus, kurus pēc tam var izmantot projektā. Uzņemot momentuzņēmumu, ir jānorāda, kāda veida objekta dati mākslīgā intelekta redzes sensoram jāapkopo:

• Krāsu paraksts vaiKrāsu kods
  • Šie vizuālie paraksti sākas ar AI redzes sensora nosaukumu, dubultu pasvītrojumu un pēc tam vizuālā paraksta nosaukumu, piemēram: ai_vision_1__Blue.
• Mākslīgāklasifikācijas AiVision.ALL_AIOBJS
• aprīlisBirkas

Uzņemot momentuzņēmumu, tiks izveidots visu norādīto atrasto objektu kortežs. Piemēram, ja vēlaties noteikt "zilu" krāsu parakstuun mākslīgā intelekta redzes sensors noteica 3 dažādus zilus objektus, dati no visiem trim tiktu ievietoti kortežā.

Šajā piemērā mainīgais vision_objects saglabā kortežu, kas satur no mākslīgā intelekta redzes sensora ar nosaukumu ai_vision_1noteiktos "violetos"krāsu parakstus. Tas parāda atrasto objektu skaitu un ik pēc 0,5 sekundēm uzņem jaunu momentuzņēmumu.

while True: 
    # Iegūt visu purpura krāsu parakstu momentuzņēmumu un saglabāt to vision_objects failā.
    vision_objects = ai_vision_1.take_snapshot(ai_vision_1__Purple)
    
    # Pirms datu izvilkšanas pārbaudiet, vai momentuzņēmumā ir atrasts objekts.
    ja vision_objects[0].exists == True
    
        brain.screen.clear_screen()
        brain.screen.set_cursor(1, 1)
    
        brain.screen.print("Objektu skaits:", len(vision_objects))
    wait(0.5, SEKUNDES)

Objekta īpašības

Katram momentuzņēmuma objektam ir dažādas īpašības, kuras var izmantot, lai ziņotu par informāciju par šo objektu. Pieejamie īpašumi ir šādi:

• id
• centrsX un centrsY
• izcelsmeX un izcelsmeY
• platums
• augstums
• leņķis
• rezultāts
• pastāv

Lai piekļūtu objekta īpašībai, izmantojiet mainīgā nosaukumu, kurā tiek glabāts kortežs, kam seko objekta indekss.

Objekta indekss norāda, kura konkrētā objekta īpašību vēlaties izgūt. Pēc momentuzņēmuma uzņemšanas AI redzes sensors automātiski sakārto objektus pēc izmēra. Lielākajam objektam tiek piešķirts indekss 0, bet mazākiem objektiem tiek piešķirti lielāki indeksa numuri.

Piemēram, izsaucot lielākā objekta platumu mainīgā vision_objects iekšpusē, izklausītos šādi: vision_objects[0].width.

id

Īpašums id ir pieejams tikai AprilTags un AI klasifikācijām.

Lai iegūtu plašāku informāciju par aprīļa tagiem un , skatiet šos rakstus AI klasifikācijām un to, kā iespējot to noteikšanu AI Vision Utility.

centrsX un centrsY

Šīs ir noteiktā objekta centra koordinātas pikseļos.

Šajā piemērā, tā kā AI redzes sensora skata centrs ir (160, 120), robots griezīsies pa labi, līdz noteiktā objekta centra X koordināta būs lielāka par 150 pikseļiem, bet mazāka par 170 pikseļiem.

while True:
    # Iegūt visu zilās krāsas parakstu momentuzņēmumu un saglabāt to vision_objects failā.
    vision_objects = ai_vision_1.take_snapshot(ai_vision_1__Blue)

    # Pirms datu izvilkšanas pārbaudiet, vai momentuzņēmumā ir atrasts objekts.
    if vision_objects[0].exists == True

        # Pārbauda, ​​vai objekts neatrodas AI redzes sensora skata centrā.
        ja vision_objects[0].centerX > 150 un 170 > vision_objects[0].centerX:

            # Turpiniet griezties pa labi, līdz objekts atrodas skata centrā.
            drivetrain.turn(LABĀ)
        citādi:
            drivetrain.stop()
    wait(5, MSEC)

izcelsmeX un izcelsmeY

OriginX un OriginY ir noteiktā objekta augšējā kreisā stūra koordināta pikseļos.

platums un augstums

Šis ir noteiktā objekta platums vai augstums pikseļos.

Šajā piemērā navigācijai tiek izmantots objekta platums. Robots tuvosies objektam, līdz tā platums sasniegs noteiktu izmēru, pirms apstāsies.

while True:
    # Iegūt visu zilās krāsas parakstu momentuzņēmumu un saglabāt to vision_objects failā.
    vision_objects = ai_vision_1.take_snapshot(ai_vision_1__Blue)

    # Pirms datu izvilkšanas pārbaudiet, vai momentuzņēmumā ir atrasts objekts.
    if vision_objects[0].exists == True

        # Pārbauda, ​​vai lielākais objekts atrodas tuvu AI redzes sensoram, izmērot tā platumu.
        if vision_objects[0].width < 250:

            # Piebrauc tuvāk objektam, līdz tas ir platāks par 250 pikseļiem.
            drivetrain.drive(FORWARD)
        citādi:
            drivetrain.stop()

    gaidīt(5, MSEC)

leņķis

rezultāts

Īpašība punktu skaits tiek izmantota, nosakotAI klasifikācijas ar AI redzes sensoru.

pastāv

Īpašums existes tiek izmantots, lai noteiktu, vai pēdējā uzņemtajā momentuzņēmumā ir konstatēts norādītais vizuālais paraksts.

Tas ļauj pārbaudīt, vai iepriekšējā momentuzņēmumā tika atklāti kādi objekti. Šī īpašība atgriezīs vērtību “True”, ja objekts pastāv, un “False”, ja objekts nepastāv.