Понимание данных в утилите AI Vision в VEXcode EXP – Библиотека VEX

УтилитаAI Vision Utility позволяет вам подключать и настраивать ваш датчикAI Vision Sensor. О том, как это сделать, вы можете прочитать в следующих статьях:

Понимание того, как датчик AI Vision обнаруживает и измеряет объекты, может помочь вам эффективнее использовать эти измерения в ваших проектах по кодированию. Обладая этими знаниями, вы сможете улучшить свои навыки кодирования и создавать более точные решения для таких задач, как распознавание объектов и пространственный анализ.

Понимание оттенка и насыщенности

Утилита AI Vision с показанными вариантами цветовой подписи. Цветовая сигнатура называется «Синий», имеет значение диапазона оттенка 32 и значение диапазона насыщенности 0,57.

При настройке цветовой сигнатуры появляются параметры как для диапазона оттенка, так и для диапазона насыщенности. Они позволяют вам настроить цветовую сигнатуру, сделавустойчивой. Цветовая сигнатура считается устойчивой, если объект можно перемещать и при этом он по-прежнему отслеживается утилитой AI Vision.

Цветовой круг, демонстрирующий, как круг в 360 градусов соотносится со значением оттенка. Красный цвет имеет степень 0, зеленый цвет имеет степень 120, а синий цвет имеет степень 240.

Первый ползунок — это диапазон оттенков . Оттенок — это воспринимаемый цвет, определяемый его положением на цветовом круге. Диапазон этого цветового круга составляет от 0 до 359,9 градусов, и каждый цвет на круге имеет определенное значение градуса.

Диапазон оттенков позволяет вам выбирать градусы выше и ниже настроенного цвета, которые будут отображаться как этот цвет. Например, темно-синий цвет может иметь значение оттенка 240 градусов. При диапазоне оттенков 20 градусов все от 220 градусов до 260 градусов будет отображаться как настроенный темно-синий цвет.

График значения насыщенности, увеличивающегося от 0% до 100%. Значение насыщенности 0% соответствует серому цвету, а значение насыщенности 100% соответствует ярко-красному цвету.

Второй ползунок — диапазон насыщенности . Насыщенность — это интенсивность или чистота цвета. Чем ярче цвет, тем он насыщеннее. Насыщенность — это относительная шкала, измеряемая в процентах от 0%, что соответствует приглушенному серому тону, до 100%, что соответствует интенсивному варианту этого оттенка.

Диапазон насыщенности позволяет выбрать процент насыщенности выше и ниже настроенного цвета, который будет отображаться как этот цвет. Например, красный шар при более тусклом освещении может выглядеть как 50% насыщенности. При диапазоне насыщенности 0,25 (десятичный эквивалент 25%) все, что находится в диапазоне от 25% до 75%, будет отображаться как настроенный красный цвет.

Понимание пикселей и разрешения

Схема мультяшного домика, нарисованная на клетчатой бумаге, при этом некоторые квадраты полностью закрашены, чтобы представлять пиксели.

Представьте, что вы рисуете картинку на листе клетчатой бумаги. Каждый маленький квадратик на бумаге — это как пикселей. Раскрашивая эти квадраты, вы создаете картину.

Низкое разрешение

Высокое разрешение

Робот VEX 123 показан с очень низким разрешением, чтобы продемонстрировать отдельные пиксели на дисплеях с низким разрешением.

Робот VEX 123 показан с высоким разрешением, чтобы продемонстрировать более четкое изображение на дисплеях с высоким разрешением.

Теперь поговорим о резолюции . Разрешение — это количество пикселей в изображении. Если на вашей клетчатой бумаге много маленьких квадратиков (пикселей), то изображение будет выглядеть четким и детализированным. Но если у вас всего несколько пикселей, ваша фотография может выглядеть размытой и не очень четкой.

Диаграмма разрешения датчика искусственного интеллекта. Верхний левый угол обозначен 0, 0, верхний правый угол обозначен 320, 0, а нижний левый угол обозначен 0, 240. Центр экрана обозначен 160, 120.

Датчик AI Vision имеет разрешение 320 пикселей по горизонтали и 240 пикселей по вертикали. Это означает, что точный центр обнаружения совпадает с координатами 160 по оси X и 120 по оси Y.

Как датчик зрения ИИ измеряет объекты

Данные, предоставленные датчиком

Датчик AI Vision собирает данные о настроенных цветах, AprilTags и классификациях AI. Некоторые из этих данных отображаются в утилите AI Vision и могут помочь при планировании и создании проекта VEXcode.

На изображении датчик искусственного интеллекта отслеживает синий бакибол. Вокруг бакибола имеется прямоугольник отслеживания, а на этикетке выше указано, что его ширина составляет 80 пикселей, а высота — 78 пикселей. Красные стрелки выделяют прямоугольник отслеживания, демонстрируя его ширину и высоту.

Ширина и высота

Это ширина или высота обнаруженного объекта в пикселях.

Измерения ширины и высоты помогают идентифицировать различные объекты. Например, Бакибол будет иметь большую высоту, чем Кольцо.

На изображении датчик искусственного интеллекта отслеживает синий бакибол. Бакибол имеет прямоугольник отслеживания вокруг себя, а на этикетке выше указано, что его положение по оси X составляет 176, а положение по оси Y — 117. Центр прямоугольника отслеживания подсвечивается, чтобы продемонстрировать, что положение измеряется от центра.

CenterX и CenterY

Это координаты центра обнаруженного объекта в пикселях.

Координаты CenterX и CenterY помогают в навигации и позиционировании. Датчик AI Vision имеет разрешение 320 x 240 пикселей.

Анимация красного и зеленого квадратов, вращающихся вместе, демонстрирующая значение угла на 360 градусов.

Угол

Угол — это свойство, доступное только дляцветовых кодов иAprilTags. Это показывает, ориентирован ли обнаруженныйColor Codeили AprilTag по-разному.

На изображении датчик искусственного интеллекта отслеживает синий бакибол. Бакибол имеет прямоугольник отслеживания вокруг себя, а на этикетке выше указано, что его положение по оси X составляет 176, а положение по оси Y — 117. Верхний левый угол прямоугольника отслеживания подсвечен, чтобы показать, что исходное положение измеряется от его верхнего левого угла.

OriginX и OriginY

OriginX и OriginY — координаты верхнего левого угла обнаруженного объекта в пикселях.

Координаты OriginX и OriginY помогают в навигации и позиционировании. Объединив эту координату с шириной и высотой объекта, можно определить размер ограничивающей рамки объекта. Это может помочь при отслеживании движущихся объектов или навигации между объектами.

Утилита AI Vision отслеживает три AprilTags. Каждая метка идентифицируется, определяется местоположением и обозначается контуром, что указывает на ее отслеживание системой. Идентификаторы AprilTag в этом примере — 0, 9 и 3.

Идентификатор тега

Идентификатор тега доступен только для AprilTags. Это идентификационный номер указанного AprilTag.

Определение конкретных AprilTags позволяет осуществлять выборочную навигацию. Вы можете запрограммировать своего робота на движение к определенным меткам, игнорируя другие, эффективно используя их в качестве указателей для автоматизированной навигации.

Утилита AI Vision отслеживает четыре объекта: два BuckyBall и два Ring. Каждый объект идентифицируется, локализуется и обозначается контуром, что указывает на его отслеживание системой. Утилита также выводит оценку классификации ИИ для каждого объекта, в этом примере каждая оценка составляет 99%.

Счет

Свойство оценки используется при обнаруженииклассификаций ИИ с помощью датчика зрения ИИ.

Показатель уверенности показывает, насколько точно датчик AI Vision определяет объект. На этом изображении он на 99% уверен в идентификации классификаций ИИ этих четырех объектов. Эту оценку можно использовать, чтобы убедиться, что ваш робот фокусируется только на очень надежных обнаружениях.