VEXcode V5 Bloklarında AI Vision Sensörü ile Kodlama

Take Snapshot bloğu, AI Vision Sensörünün o anda gördüğü şeyin resmini çeker ve daha sonra bir projede kullanılabilecek bu anlık görüntüden veri çeker. Bir anlık görüntü alındığında, AI Vision Sensörünün hangi tür nesnenin verilerini toplayacağını belirtmeniz gerekir:

• Renk İmzası
• Renk Kodu
• Yapay Zeka Sınıflandırmaları
• NisanEtiketler

Bu örnekte, yalnızca yapılandırılmış "Mavi" Renk İmzası ile eşleşen nesneleri algılayacak ve başka hiçbir şeyi algılamayacaktır.

AI Vision Sensörünün çözünürlüğünü anlamak, verilerin doğru yorumlanması açısından büyük önem taşıyor. Sensörün çözünürlüğü 320x240 piksel olup, tam merkezi (160, 120) koordinatlarındadır.

160'dan küçük X koordinatları sensörün görüş alanının sol yarısına, 160'dan büyük olanlar ise sağ yarısına karşılık gelir. Benzer şekilde, 120'den küçük Y koordinatları görüntünün üst yarısını, 120'den büyük olanlar ise alt yarısını gösterir

Nesnelerin AI Vision Sensörü ile nasıl ölçüldüğü hakkında daha fazla bilgi için VEXcode V5 AI Vision Yardımcı Programındaki Verileri Anlama gidin.

Genişlik ve yükseklik ölçümleri farklı nesnelerin tanımlanmasına yardımcı olur. Örneğin, bir Buckyball'un yüksekliği bir Ring'in yüksekliğinden daha büyük olacaktır.

Genişlik ve yükseklik aynı zamanda bir nesnenin AI Vision Sensörüne olan uzaklığını da gösterir. Daha küçük ölçümler genellikle nesnenin daha uzakta olduğu anlamına gelirken, daha büyük ölçümler daha yakında olduğunu gösterir.

Bu örnekte gezinme için nesnenin genişliği kullanılmıştır. Robot, belirli bir genişliğe ulaşana kadar nesneye yaklaşacak ve ardından duracaktır.

CenterX ve CenterY koordinatları navigasyon ve konumlandırmada yardımcı olur. AI Vision Sensörü 320 x 240 piksel çözünürlüğe sahip.

AI Vision Sensörüne daha yakın olan bir nesnenin, daha uzakta olan bir nesneden daha düşük bir CenterY koordinatına sahip olacağını görebilirsiniz.

Bu örnekte, AI Vision Sensörünün görüş alanının merkezi (160, 120) olduğundan, robot algılanan nesnenin centerX koordinatı 150 pikselden büyük, ancak 170 pikselden küçük olana kadar sağa dönecektir.

Açı, yalnızcaRenk Kodları veiçin geçerli bir özelliktir AprilTags. Bu, tespit edilenRenk Koduveya AprilTag farklı şekilde yönlendirilip yönlendirilmediğini gösterir.

RobotunRenk Kodu veyaAprilTag göre farklı yönlendirilip yönlendirilmediğini görebilir ve ona göre navigasyon kararları verebilirsiniz.

Örneğin,Renk Kodu uygun bir açıyla algılanmazsa, temsil ettiği nesne robot tarafından düzgün bir şekilde algılanamayabilir.

OriginX ve OriginY koordinatları navigasyon ve konumlandırmada yardımcı olur. Bu koordinatı nesnenin Genişliği ve Yüksekliği ile birleştirerek nesnenin sınırlayıcı kutusunun boyutunu belirleyebilirsiniz. Bu, hareket eden nesnelerin izlenmesine veya nesneler arasında gezinmeye yardımcı olabilir.

Bu örnekte, Beyin üzerine, kökeninin, genişliğinin ve yüksekliğinin tam koordinatları kullanılarak bir dikdörtgen çizilecektir.

Belirli NisanEtiketleri tanımlamak seçici gezinmeye olanak tanır. Robotunuzu, belirli etiketlere doğru hareket ederken diğerlerini görmezden gelecek şekilde programlayabilir, bunları otomatik navigasyon için yol işaretleri olarak kullanabilirsiniz.

Güven puanı, AI Vision Sensörünün algılama konusunda ne kadar kesin olduğunu gösterir. Bu görüntüde, bu dört nesnenin AI Sınıflandırmalarının %99 oranında güvenilir olduğu görülüyor. Robotunuzun yalnızca yüksek güvenilirlikteki tespitlere odaklanmasını sağlamak için bu puanı kullanabilirsiniz.

AI Vision Sensörü tarafından birden fazla nesne algılandığında, bunlar dizide en büyüğünden en küçüğüne doğru sıralanır. Bu, tespit edilen en büyük nesnenin her zaman nesne indeksi 1'e, en küçük nesnenin ise her zaman en yüksek sayıya ayarlanacağı anlamına gelir.

Bu örnekteRenk İmzası "Mavi" olan iki nesne algılandı. Take Snapshot bloğu kullanıldığında her ikisi de diziye konulacaktır.

Burada öndeki nesne en büyük nesne olduğundan nesne indeksi 1, en küçük nesne ise nesne indeksi 2 olur.

Bu blok
son alınan anlık görüntüde herhangi bir nesnenin algılanıp algılanmadığına bağlı olarakTrue veyaFalse değerini döndürecektir.
Bu blokher zaman potansiyel olarak boş bir anlık görüntüden veri çekmeye çalışmadığınızdan emin olmak için kullanılmalıdır.

Örneğin burada robot, AI Vision Sensörü ile sürekli olarak anlık görüntüler alacak. Eğer "Mavi" Renk İmzasıolan herhangi bir nesneyi tanımlarsa, ileriye doğru hareket edecektir.

Herhangi bir anlık görüntüde “Mavi” Renk İmzasıyoksa robot hareket etmeyi durduracaktır.

Nesne sayısı bloğunu kullanmak, AI Vision Sensörünün son anlık görüntüsünde belirli bir Renk İmzası kaç nesnesini görebildiğini görmenizi sağlar. 

Burada, AI Vision Sensörünün Renk İmzası “Mavi” olarak yapılandırıldığını ve iki nesneyi algıladığını görüyoruz.

Bu kodda, AI Vision Sensörü bir anlık görüntü alır ve VEXcode konsolunda "2" yazdırır, çünkü yalnızca iki "Mavi" Renk İmzasıalgılar.

Nesne bloğu, belirttiğiniz nesnenin özelliğini bildirmenize olanak tanır. Bu, en son alınan anlık görüntüden çekilen mevcut verilerden herhangi birini kullanmanıza olanak tanır.

Algılanan NisanEtiketi bloğu yalnızcaNisanEtiketi Algılama Modu açık olduğunda kullanılabilir.

Bu blok, belirtilen nesnenin belirli bir AprilTag olup olmadığına bağlı olarak True veya False raporlayacaktır.

Tek bir anlık görüntüde birden fazla AprilTag algılandığında, bunlar boyuta göre değil, tanımlanan kimliklerine göre dizide düzenlenir.

Bu görüntüde, 0, 3 ve 9 kimliklerine sahip üç AprilTag tespit ediliyor. Dizide ID'lerine göre artan sırada düzenlenecekler. 1. indeksteki nesne ID'si 0 olan AprilTag'e, 2. indeksteki nesne ID'si 3 olan AprilTag'e ve 3. indeksteki nesne ID'si 9 olan AprilTag'e karşılık gelecektir.

AI Sınıflandırması bloğu yalnızcaAI Sınıflandırma Algılama Modu açık olduğunda kullanılabilir.

Bu blok, belirtilen nesnenin belirli bir AI Sınıflandırması olup olmadığına bağlı olarak Doğru veya Yanlış raporlayacaktır.