Використання сенсора AI Vision у VEXcode V5 Python

У цій статті наведено огляд функцій, доступних для використання датчика AI Vision у Python, а також прості інструкції щодо їх використання. Ви дізнаєтесь про чотири кроки в процесі використання датчика зору AI: отримання даних, перегляд кількості отриманих об’єктів, вибір об’єкта з даних для використання та які дані з об’єкта отримати.

Отримуйте візуальні дані за допомогою датчика AI Vision Sensor

Щоб збирати інформацію про навколишнє середовище, датчик AI Vision Sensor робить зображення того, на що він зараз дивиться. Будь-які об’єкти, які він ідентифікує за допомогою зазначеногоVisual Signature поміщаються в кортеж, який потім може використовуватися іншими функціями.

take_snapshot

Під час використання команди take_snapshot вам потрібно буде створити змінну для зберігання кортежу, який вона створює. Будь-яківізуальних підписів потрібно буде налаштувати, перш ніж їх можна буде використовувати як параметр. Під час використання функції вкажіть параметр підпису як ім’я датчика, подвійне підкреслення та назву візуального підпису.

vision_objects = ai_vision_6.take_snapshot(ai_vision_6__Blue)

vision_objects = ai_vision_6.take_snapshot(ai_vision_6__Red)

vision_objects = ai_vision_6.take_snapshot(ai_vision_6__Green)

Опції для вашого Visual Signature також автоматично заповнюватимуть VEXcode після того, як ви почнете вводити початок дужок.

приклад

У цьому прикладі змінна vision_objects зберігає кортеж, що містить виявлені візуальні сигнатури від датчика AI Vision Sensor під назвою ai_vision_6. Він відображає кількість виявлених об’єктів і робить новий знімок кожні 0,5 секунди.

while True: 
    
    # Зробити знімок для створення кортежу виявлених об’єктів
    vision_objects = ai_vision_6.take_snapshot(ai_vision_6__Blue)
    
    brain.screen.clear_screen()
    brain.screen.set_cursor(1, 1)
    
    brain.screen .print("кількість об'єктів:", len(vision_objects))
    очікування(0,5, СЕКУНДИ)

Визначте, скільки об'єктів було виявлено

Команду len можна використовувати з кортежами. Це можна використовувати, щоб побачити, скільки об’єктів команда take_snapshot зберегла в кортежі.

Найкраще завжди переконатися, що ви виявили об’єкт, перш ніж намагатися отримати будь-яку інформацію зі знімка. Для цього скористайтеся командою len зі змінною, у якій зберігається кортеж.

len(vision_objects) > 0

приклад

У цьому прикладі змінна vision_objects зберігає кортеж, що містить виявлені візуальні сигнатури від датчика AI Vision Sensor під назвою ai_vision_6. Він відображає кількість виявлених об’єктів і робить новий знімок кожні 0,5 секунди. Однак, якщо він виявив об’єкт, він надрукує кількість виявлених об’єктів.

while True: 
    # Зробити знімок для створення кортежу виявлених об’єктів
    vision_objects = ai_vision_6.take_snapshot(ai_vision_6__Blue)
    
    # Очистити екран/скинути налаштування, щоб ми могли відобразити нову інформацію
    brain.screen.clear_screen()
    brain. screen.set_cursor(1, 1)

    if len(vision_objects) > 0:
        # Вивести кількість знайдених об'єктів
        brain.screen.next_row()
        brain.screen.print("кількість об'єктів:", len(vision_objects ))
    очікування (0,5, СЕКУНДИ)

Використовуючи команду len із кортежем, ви також можете побачити, скільки об’єктів було виявлено.

Виберіть, з якого об’єкта отримати дані

Існує два способи отримання даних із кортежу. Одним із підходів є пряме отримання інформації з найбільшого об’єкта, виявленого під час останнього використання команди take_snapshot за допомогою функції ai.vision.largest_object(). Інший метод передбачає вказівку конкретної змінної та індексу об’єкта.

ai.vision.largest_object()

ai.vision.largest_object() є допоміжною функцією для доступу до найбільшого об’єкта в кортежі, але вона працюватиме лише з останнім знімком.

while True: 
    # Зробити знімок для створення кортежу виявлених об’єктів
    vision_objects = ai_vision_6.take_snapshot(ai_vision_6__Blue)
    
    # Очистити екран/скинути налаштування, щоб ми могли відобразити нову інформацію
    brain.screen.clear_screen()
    brain. screen.set_cursor(1, 1)

    # Перевірте, чи існує об’єкт перед отриманням даних
    if len(vision_objects) > 0:
        brain.screen.print(Center X: ", ai_vision.largest_object().centerX)
    else :
        brain.screen.print("no object")
    wait(0.5, SECONDS)

У цьому прикладі код перевіряє, чи існує об’єкт, перш ніж використовувати функцію ai.vision.largest_object() для повернення властивості .centerX найбільшого виявленого об’єкта та його друку.

vision_objects[0]

Інший спосіб отримати дані з кортежу — це напряму викликати змінну, яка зберігає кортеж. У квадратних дужках вкажіть індекс об’єкта, з якого потрібно отримати дані. Повернений кортеж об’єктів завжди містить найбільший об’єкт першим з індексом 0. Згодом об’єкти впорядковуються від найбільшого до найменшого.

while True: 
    # Зробити знімок для створення кортежу виявлених об’єктів
    vision_objects = ai_vision_6.take_snapshot(ai_vision_6__Blue)
    
    # Очистити екран/скинути налаштування, щоб ми могли відобразити нову інформацію
    brain.screen.clear_screen()
    brain. screen.set_cursor(1, 1)

    # Перевірте, чи існує об’єкт перед отриманням даних
    if len(vision_objects) > 0:
        brain.screen.print(Center X: ", vision_object[0].centerX)
    else:
       brain.screen.print("no object")
    wait(0.5, SECONDS)

У цьому прикладі код перевіряє, чи існує об’єкт, перш ніж використовувати функцію vision_object[0] для повернення властивості .centerX об’єкта 0 index і його друку.

Виберіть, які дані отримати з об’єкта

З кожного об’єкта є вісім властивостей, які можна викликати.

• .висота
• .ширина
• .centerX
• .centerY
• .originX
• .originY
• .кут
• .існує

.висота

Властивість .height повертає висоту виявленого об’єкта в пікселях.

Використовуйте цей код, щоб повернути властивість .height:

vision_objects[0].height

Властивість .height поверне значення від 0 до 240 пікселів.

.ширина

Властивість .width повертає ширину виявленого об’єкта в пікселях.

Використовуйте цей код, щоб повернути властивість .width:

vision_objects[0].width

Властивість .width поверне значення від 0 до 320.

.centerX

Властивість .centerX повідомляє координату X центру виявленої Візуальної сигнатури.

Використовуйте цей код, щоб повернути властивість .centerX:

vision_objects[0].centerX

Властивість .centerX поверне число від 0 до 320.

.centerY

Властивість .centerY повідомляє координату Y центру виявленої Візуальної сигнатури.

Використовуйте цей код, щоб повернути властивість .centerY:

vision_objects[0].centerY

Властивість .centerY поверне число від 0 до 240.

.originX

Властивість .originX повідомляє координату X крайнього верхнього лівого кута виявленої візуальної сигнатури.

Використовуйте цей код, щоб повернути властивість .originX:

vision_objects[0].originX

Властивість .originXповерне число від 0 до 320.

.originY

Властивість .originY повідомляє координату Y крайнього верхнього лівого кута виявленої візуальної сигнатури .

Використовуйте цей код, щоб повернути властивість .originY:

vision_objects[0].originY

Властивість .originYповерне число від 0 до 240.

.кут

Властивість .angle повертає значення кута коду кольору .

vision_objects[0].angle

while True: 
    # Зробіть знімок для створення кортежу виявлених об’єктів
    vision_objects = ai_vision_6.take_snapshot(ai_vision_6__Blue)
    # очистіть екран/скиньте, щоб ми могли відобразити нову інформацію
    brain.screen.clear_screen()
    brain.screen .set_cursor(1, 1)

    if vision_objects[0].exists:
        brain.screen.print("x:", vision_objects[0].centerX)
    else:
        brain.screen.print("no object" )
    очікування (0,1, СЕКУНДИ)