Кодування за допомогою сенсора штучного інтелекту у VEXcode V5 на C++

Переконайтеся, що у вас налаштовано колірних підписів та кольорові коди за допомогою датчика зору штучного інтелекту, щоб їх можна було використовувати з вашими блоками. Щоб дізнатися більше про те, як їх налаштувати, ви можете прочитати статті нижче:

• Налаштування колірних підписів за допомогою AI Vision Signature у VEXcode V5
• Налаштування колірних кодів за допомогою сигнатури AI Vision у VEXcode V5

Датчик зору на базі штучного інтелекту також може виявляти класифікації штучного інтелекту та теги AprilTags. Щоб дізнатися, як увімкнути ці режими виявлення, перейдіть сюди:

• Використання класифікацій штучного інтелекту з датчиком зору штучного інтелекту
• Використання AprilTags із сенсором зору штучного інтелекту

Щоб дізнатися більше про ці окремі команди та про те, як їх використовувати у VEXcode, перейдіть на сайт API.

---

Отримання візуальних даних за допомогою датчика зору зі штучним інтелектом

Кожна команда датчика зору штучного інтелекту починатиметься з назви налаштованого датчика зору штучного інтелекту. Для всіх прикладів у цій статті назва використовуваного датчика зору штучного інтелекту буде AIVision.

зробити знімок

Метод takeSnapshot робить знімок того, що наразі бачить датчик зору штучного інтелекту, та витягує дані з цього знімка, які потім можна використовувати в проєкті. Під час створення знімка потрібно вказати, який тип об'єкта має збирати сенсор AI Vision Sensor, дані якого слід збирати:

• AПідпис кольору абоКод кольору
  • Ці візуальні підписи починаються з назви датчика AI Vision, подвійного підкреслення, а потім назви візуального підпису, наприклад: AIVision1__Blue.
• Класифікації ШІ - aivision::ALL_AIOBJS
• квітняТеги- aivision::ВСІ_ТЕГИ

Зробивши знімок, ви створите масив усіх виявлених об'єктів, які ви вказали. Наприклад, якщо ви хочете виявити "синій" колірний сигнал , і датчик зору зі штучним інтелектом виявив 3 різні сині об'єкти, дані з усіх трьох будуть поміщені в масив.

У цьому прикладі знімок "синього" кольоровогоз датчика зору штучного інтелекту з назвою AIVision1. Він відображає кількість виявлених об'єктів у масиві та робить новий знімок кожні 0,5 секунди.

while (true) {
  // Отримати знімок усіх об'єктів синього кольору.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision1__Blue);

  // Перед отриманням даних перевірте, чи виявлено об'єкт на знімку.
  якщо (AIVision.objectCount > 0) {

    Brain.Screen.clearScreen();
    Brain.Screen.setCursor(1, 1);
    Brain.Screen.print(AIVision1.objectCount);
  }
  wait(5, мс);
}

об'єкти

Кожен об'єкт зі знімка має різні властивості, які можна використовувати для повідомлення інформації про цей об'єкт. Метод objects дозволяє отримати доступ до цих властивостей.

Доступні властивості такі:

• ідентифікатор
• центрX та центрY
• походженняX та походженняY
• ширина
• висота
• кут
• існує
• рахунок

Щоб отримати доступ до властивості об'єкта, використовуйте назву датчика зору штучного інтелекту, потім метод об'єкта, а потім індекс об'єкта.

Індекс об'єкта вказує, властивість якого конкретного об'єкта потрібно отримати. Після зйомки, датчик зору зі штучним інтелектом автоматично сортує об'єкти за розміром. Найбільшому об'єкту присвоюється індекс 0, а менші об'єкти отримують вищі індексні номери.

Наприклад, виклик ширини найбільшого об'єкта буде AIVision1.objects[0].width.

ідентифікатор

Властивість id доступна лише для класифікацій AI AprilTags та

Перейдіть до цих статей, щоб отримати додаткові відомості про квітень, теги та , класифікації ШІ та про те, як увімкнути їх виявлення в утиліті ШІ Vision.

центрX та центрY

Це центральні координати виявленого об'єкта в пікселях.

У цьому прикладі, оскільки центр поля зору датчика штучного інтелекту (AI Vision Sensor) знаходиться в точці (160, 120), робот повертатиме праворуч, доки координата centraX виявленого об'єкта не стане більшою за 150 пікселів, але меншою за 170 пікселів.

while (true) {
  // Отримати знімок усіх об'єктів синього кольору.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision__Blue);

  // Перед отриманням даних перевірте, чи було виявлено об'єкт на знімку.
  якщо (AIVision.objectCount > 0) {

    якщо (AIVision.objects[0].centerX > 150.0 && 170.0 > AIVision.objects[0].centerX) {
      Drivetrain.turn(праворуч);
    } else {
      Drivetrain.stop();
    }
  }
  wait(5, мс);
}

походження X та походження

OriginX та OriginY – це координата у верхньому лівому куті виявленого об'єкта в пікселях.

ширина та висота

Це ширина або висота виявленого об'єкта в пікселях.

У цьому прикладі ширина об'єкта використовується для навігації. Робот наближатиметься до об'єкта, доки його ширина не досягне певного розміру, перш ніж зупинитися.

while (true) {
  // Отримати знімок усіх об'єктів Blue.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision1__Blue);

  // Перед отриманням даних перевірте, чи було виявлено об'єкт на знімку.
  якщо (AIVision.objectCount > 0) {

    якщо (AIVision.objects[0].width < 250.0) {
      Drivetrain.drive(forward);
    } else {
      Drivetrain.stop();
    }
  }
  wait(5, мс);
}

кут

рахунок

Властивість балів використовується під час виявленнякласифікацій ШІ за допомогою датчика ШІ зору.

існує

Властивість exists використовується для визначення останньому зробленому знімку.

Це дозволяє перевірити, чи були виявлені якісь об'єкти на попередньому знімку. Ця властивість повертатиме значення True, якщо об'єкт існує, та False, якщо об'єкт не існує.

---

Кількість об'єктів

Метод objectCount повертає кількість виявлених об'єктів на останньому знімку.

Цей фрагмент коду постійно оновлює EXP Brain кількістю виявлених об'єктів. Згідно з наведеним прикладом, він неодноразово надсилатиме значення 2, що вказує на виявлення двох об'єктів.

while (true) {
  // Отримати знімок усіх об'єктів Blue.
  AIVision.takeSnapshot(AIVision__Blue);

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

  // Перед отриманням даних перевірте, чи виявлено об'єкт на знімку.
  якщо (AIVision.objectCount > 0) {
    Brain.Screen.print(AIVision1.objectCount);
  }
  wait(5, мс);
}