VEXcode V5 C++'da AI Vision Sensörü ile Kodlama

Bloklarınızla birlikte kullanılabilmeleri için AI Vision Sensörünüzle Renk İmzası ve Renk Kodu yapılandırıldığından emin olun. Bunları nasıl yapılandıracağınız hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki makaleleri okuyabilirsiniz:

• VEXcode V5'te AI Vision İmzasıyla Renk İmzalarını Yapılandırma
• VEXcode V5'te AI Vision İmzasıyla Renk Kodlarını Yapılandırma

AI Vision Sensörü ayrıca AI Sınıflandırmalarını ve AprilTag'leri de tespit edebilir. Bu algılama modlarının nasıl etkinleştirileceğini öğrenmek için buraya gidin:

• AI Vision Sensörü ile AI Sınıflandırmalarının Kullanımı
• AI Vision Sensörü ile AprilTags Kullanımı

Bu bireysel komutlar ve bunların VEXcode'da nasıl kullanılacağı hakkında daha fazla bilgi edinmek için API sitesine gidin.

---

AI Vision Sensörü ile Görsel Veri Elde Edin

Her AI Vision Sensörü komutu, yapılandırılmış AI Vision Sensörünün adıyla başlayacaktır. Bu makaledeki tüm örneklerde, kullanılan AI Vision Sensörünün adı AIVisionolacaktır.

anlık görüntü al

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

• Renk İmzası veyaRenk Kodu
  • Bu Görsel İmzalar, AI Vision Sensörünün adı, çift alt çizgi ve ardından Görsel İmzanın adı ile başlar, örneğin: AIVision1__Blue.
• AI Sınıflandırmaları - aivision::ALL_AIOBJS
• NisanEtiketler- aivision::ALL_TAGS

Anlık görüntü almak, belirttiğiniz algılanan nesnelerin tümünü içeren bir dizi oluşturacaktır. Örneğin, "Mavi" Renk İmzasıtespit etmek isterseniz ve AI Vision Sensörü 3 farklı mavi nesne tespit ederse, üçünden gelen veriler diziye konur.

Bu örnekte, AIVision1adlı AI Vision Sensöründen "Mavi" Renk İmzasıanlık görüntüsü alınmıştır. Dizi içerisinde tespit edilen nesne sayısını görüntüler ve her 0,5 saniyede bir yeni bir anlık görüntü yakalar.

while (true) {
  // Tüm Mavi Renk nesnelerinin anlık görüntüsünü al.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision1__Blue);

  // Verileri çekmeden önce anlık görüntüde bir nesnenin algılandığından emin olmak için kontrol edin.
  eğer (AIVision.nesneSayısı > 0) {

    Brain.Ekran.ekranıtemizle();
    Brain.Ekran.imleciayarla(1, 1);
    Brain.Ekran.yazdır(AIVision1.nesneSayısı);
  }
  bekle(5, milisaniye);
}

nesneler

Anlık görüntüdeki her nesnenin, o nesne hakkında bilgi raporlamak için kullanılabilecek farklı özellikleri vardır. Nesneler metodu bu özelliklere erişmenizi sağlar.

Mevcut mülkler şu şekildedir:

• İD
• centerX ve centerY
• originX ve originY
• Genişlik
• yükseklik
• açı
• var
• Gol

Bir nesnenin özelliğine erişmek için önce AI Vision Sensörünün adını, ardından nesnenin yöntemini ve son olarak da nesnenin dizinini kullanın.

Nesne dizini, hangi nesnenin özelliğini almak istediğinizi gösterir. Anlık görüntü alındıktan sonra AI Vision Sensörü nesneleri otomatik olarak boyutlarına göre sıralar. En büyük nesneye 0 indeksi atanırken, daha küçük nesnelere daha yüksek indeks numaraları atanır.

Örneğin, en büyük nesnenin genişliğini çağırmak AIVision1.objects[0].widtholacaktır.

İD

id özelliği yalnızca Nisan Etiketleri ve AI Sınıflandırmaları için geçerlidir.

Nisan Etiketleri ve AI Sınıflandırmaları hakkında daha fazla bilgi edinmek ve bunların AI Vision Utility'de nasıl tespit edileceğini öğrenmek için bu makalelere gidin.

centerX ve centerY

Bu, tespit edilen nesnenin piksel cinsinden merkez koordinatlarıdır.

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.

while (true) {
  // Tüm Mavi Renk nesnelerinin anlık görüntüsünü al.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision__Blue);

  // Verileri çekmeden önce anlık görüntüde bir nesnenin algılandığından emin olmak için kontrol edin.
  eğer (AIVision.objectCount > 0) {

    eğer (AIVision.objects[0].centerX > 150.0 && 170.0 > AIVision.objects[0].centerX) {
      Aktarma organları.dön(sağa);
    } değilse {
      Aktarma organları.dur();
    }
  }
  bekle(5, ms);
}

originX ve originY

OriginX ve OriginY, tespit edilen nesnenin sol üst köşesindeki koordinatın piksel cinsinden değeridir.

genişlik ve yükseklik

Bu, algılanan nesnenin piksel cinsinden genişliği veya yüksekliğidir.

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

while (true) {
  // Tüm Mavi nesnelerin anlık görüntüsünü al.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision1__Blue);

  // Verileri çekmeden önce anlık görüntüde bir nesnenin algılandığından emin olmak için kontrol edin.
  eğer (AIVision.objectCount > 0) {

    eğer (AIVision.objects[0].width < 250.0) {
      Aktarma organları.sür(ileri);
    } değilse {
      Aktarma organları.dur();
    }
  }
  bekle(5, ms);
}

açı

Gol

puan özelliği, AI Vision Sensörü ileAI Sınıflandırması tespit edildiğinde kullanılır.

var

exists özelliği, son alınan anlık görüntüde belirtilen Görsel İmza algılanıp algılanmadığını algılamak için kullanılır.

Bu, önceki anlık görüntüde herhangi bir algılanan nesnenin algılanıp algılanmadığını kontrol etmenizi sağlar. Bu özellik, bir nesne mevcut olduğunda True değerini, mevcut olmadığında ise False değerini döndürür.

---

nesneSayısı

objectCount yöntemi, son anlık görüntüde algılanan nesnelerin miktarını döndürür.

Bu kod parçacığı, algılanan nesnelerin sayısıyla EXP Beynini sürekli olarak günceller. Verilen örneğe göre, iki nesnenin algılandığını belirten 2 değerini tekrar tekrar gönderecektir.

while (true) {
  // Tüm Mavi nesnelerin anlık görüntüsünü al.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision__Blue);

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

  // Verileri çekmeden önce anlık görüntüde bir nesnenin algılandığından emin olmak için kontrol edin.
  eğer (AIVision.nesneSayısı > 0) {
    Brain.Screen.print(AIVision1.nesneSayısı);
  }
  bekle(5, ms);
}