Kodowanie z wykorzystaniem czujnika wizyjnego AI w VEXcode EXP Python

Upewnij się, że w swoim czujniku AI Vision masz skonfigurowane Sygnatur kolorów i Kody kolorów , aby można było ich używać z klockami. Aby dowiedzieć się więcej na temat ich konfiguracji, przeczytaj poniższe artykuły:

• Konfigurowanie sygnatur kolorów za pomocą sygnatury AI Vision w VEXcode EXP
• Konfigurowanie kodów kolorów z sygnaturą AI Vision w VEXcode EXP

Czujnik wizyjny AI potrafi również wykrywać klasyfikacje AI i AprilTagi. Aby dowiedzieć się, jak włączyć te tryby wykrywania, przejdź tutaj:

• Klasyfikacje AI z czujnikiem wizyjnym AI w VEXcode EXP
• AprilTags z czujnikiem wizyjnym AI w VEXcode EXP

Aby dowiedzieć się więcej na temat poszczególnych poleceń i sposobu ich używania w VEXcode, przejdź do witryny API.

---

Uzyskaj dane wizualne za pomocą czujnika wizyjnego AI

Każde polecenie czujnika AI Vision będzie zaczynać się od nazwy skonfigurowanego czujnika AI Vision. We wszystkich przykładach podanych w tym artykule nazwa użytego czujnika AI Vision będzie wynosić ai_vision_1.

zrób migawkę

Metoda take_snapshot tworzy obraz tego, co aktualnie widzi czujnik AI Vision i pobiera z tego obrazu dane, które można następnie wykorzystać w projekcie. Podczas wykonywania migawki należy określić typ obiektu, o którym czujnik AI Vision ma zbierać dane:

• Podpis koloruKod koloru lub
  • Tego typu sygnatury wizualne zaczynają się od nazwy czujnika AI Vision, podwójnego podkreślenia, a następnie nazwy sygnatury wizualnej, na przykład: ai_vision_1__Blue.
• Klasyfikacje AI - AiVision.ALL_AIOBJS
• kwietniaTagi- AiVision.ALL_TAGS

Wykonanie migawki spowoduje utworzenie krotki wszystkich wykrytych obiektów, które określiłeś. Na przykład, jeśli chcesz wykryć sygnaturę koloru „Niebieski” , a czujnik wizyjny AI wykrył 3 różne niebieskie obiekty, dane ze wszystkich trzech zostaną umieszczone w krotce.

W tym przykładzie zmienna vision_objects przechowuje krotkę zawierającą wykryte sygnatury kolorów „Fioletowy” z czujnika AI Vision o nazwie ai_vision_1. Wyświetla liczbę wykrytych obiektów i wykonuje nową migawkę co 0,5 sekundy.

while True: 
    # Pobierz migawkę wszystkich sygnatur kolorów fioletowych i zapisz ją w vision_objects.
    vision_objects = ai_vision_1.take_snapshot(ai_vision_1__Purple)
    
    # Sprawdź, czy obiekt został wykryty na migawce przed pobraniem danych.
    jeśli vision_objects[0].exists == Prawda
    
        brain.screen.clear_screen()
        brain.screen.set_cursor(1, 1)
    
        brain.screen.print("Liczba obiektów:", len(vision_objects))
    czekaj(0,5, SEKUND)

Właściwości obiektu

Każdy obiekt ze migawki ma inne właściwości, które można wykorzystać do raportowania informacji o tym obiekcie. Dostępne właściwości są następujące:

• id
• środekX i środekY
• originX i originY
• szerokość
• wysokość
• kąt
• wynik
• istnieje

Aby uzyskać dostęp do właściwości obiektu, należy użyć nazwy zmiennej przechowującej krotkę, a następnie indeksu obiektu.

Indeks obiektu wskazuje konkretną właściwość obiektu, którą chcesz pobrać. Po zrobieniu zdjęcia czujnik AI Vision automatycznie sortuje obiekty według rozmiaru. Największemu obiektowi przypisuje się indeks 0, a mniejszym obiektom wyższe numery indeksów.

Na przykład wywołanie szerokości największego obiektu wewnątrz zmiennej vision_objects wyglądałoby następująco: vision_objects[0].width.

id

Właściwość id jest dostępna tylko dla klasyfikacji AI z 2013 r., tagów i

Aby uzyskać więcej informacji na temat kwietniaTags i AI Classifications oraz sposobu włączania ich wykrywania w narzędziu AI Vision Utility, zapoznaj się z tymi artykułami.

środekX i środekY

Są to współrzędne środka wykrytego obiektu w pikselach.

W tym przykładzie, ponieważ środek pola widzenia czujnika AI Vision wynosi (160, 120), robot skręci w prawo, dopóki współrzędna środka X wykrytego obiektu nie będzie większa niż 150 pikseli, ale mniejsza niż 170 pikseli.

while True:
    # Pobierz migawkę wszystkich sygnatur kolorów niebieskich i zapisz ją w vision_objects.
    vision_objects = ai_vision_1.take_snapshot(ai_vision_1__Blue)

    # Sprawdź, czy obiekt został wykryty na migawce przed pobraniem danych.
    jeśli vision_objects[0].exists == True

        # Sprawdź, czy obiekt nie znajduje się w centrum widoku czujnika AI Vision.
        jeśli vision_objects[0].centerX > 150 i 170 > vision_objects[0].centerX:

            # Kontynuuj skręcanie w prawo, aż obiekt znajdzie się w centrum widoku.
            drivetrain.turn(RIGHT)
        else:
            drivetrain.stop()
    wait(5, MSEC)

originX i originY

OriginX i OriginY to współrzędne w lewym górnym rogu wykrytego obiektu w pikselach.

szerokość i wysokość

Jest to szerokość lub wysokość wykrytego obiektu w pikselach.

W tym przykładzie szerokość obiektu jest wykorzystywana do nawigacji. Robot będzie zbliżał się do obiektu, aż osiągnie on określoną szerokość, po czym się zatrzyma.

while True:
    # Pobierz migawkę wszystkich sygnatur kolorów niebieskich i zapisz ją w vision_objects.
    vision_objects = ai_vision_1.take_snapshot(ai_vision_1__Blue)

    # Sprawdź, czy obiekt został wykryty na migawce przed pobraniem danych.
    jeśli vision_objects[0].exists == True

        # Sprawdź, czy największy obiekt znajduje się blisko czujnika wizyjnego AI, mierząc jego szerokość.
        jeśli vision_objects[0].width < 250:

            # Podjedź bliżej obiektu, aż będzie szerszy niż 250 pikseli.
            drivetrain.drive(FORWARD)
        else:
            drivetrain.stop()

    wait(5, MSEC)

kąt

wynik

Właściwość wyniku jest używana w przypadku wykryciaklasyfikacji AI za pomocą czujnika wizyjnego AI.

istnieje

Właściwość exists służy do wykrywania wykryty w ostatniej wykonanej migawce.

Umożliwia to sprawdzenie, czy w poprzedniej migawce zostały wykryte jakiekolwiek obiekty. Ta właściwość zwróci wartość True, jeśli obiekt istnieje, lub False, jeśli obiekt nie istnieje.