Hiểu về dữ liệu trong tiện ích AI Vision trong VEXcode V5

Tiện íchAI Vision Utility cho phép bạn kết nối và cấu hìnhAI Vision Sensorcủa mình. Để biết cách thực hiện, bạn có thể đọc các bài viết sau đây:

Hiểu được cách Cảm biến thị giác AI phát hiện và đo lường các vật thể có thể giúp bạn sử dụng các phép đo này tốt hơn trong các dự án lập trình của mình. Với kiến thức này, bạn có thể cải thiện kỹ năng lập trình và tạo ra các giải pháp chính xác hơn cho các nhiệm vụ như nhận dạng đối tượng và phân tích không gian.

Hiểu về sắc độ và độ bão hòa

điều chỉnh màu sắc.png

Khi cấu hình chữ ký màu, các tùy chọn sẽ xuất hiện cho cả Phạm vi sắc độ và Độ bão hòa. Những điều này cho phép bạn điều chỉnh chữ ký màu sắc để có khả năng phục hồi tốt hơn . Chữ ký màu được coi là có khả năng phục hồi khi vật thể có thể di chuyển xung quanh và vẫn được AI Vision Utility theo dõi.

vex-rainbow-circle-graphic_2.jpg

Thanh trượt đầu tiên là Dải màu . Sắc thái là màu sắc được cảm nhận, được xác định theo vị trí của màu đó trên vòng tròn màu. Bánh xe màu này có phạm vi từ 0 đến 359,9 độ và mỗi màu trên bánh xe có một giá trị độ xác định. 

Phạm vi sắc độ cho phép bạn chọn mức độ cao hơn và thấp hơn màu đã cấu hình để báo cáo là màu đó. Ví dụ, màu xanh đậm có thể có giá trị sắc độ là 240 độ. Với Dải sắc độ là 20 độ, mọi thứ từ 220 độ đến 260 độ sẽ báo cáo là màu xanh lam đậm được cấu hình.

saturation@2x.png

Thanh trượt thứ hai là Phạm vi bão hòa . Độ bão hòa là cường độ hoặc độ tinh khiết của màu sắc. Màu càng sáng thì độ bão hòa càng cao. Độ bão hòa là thang đo tương đối được đo bằng phần trăm từ 0% là tông màu xám dịu và 100% là phiên bản đậm hơn của tông màu đó. 

Phạm vi độ bão hòa cho phép bạn chọn phần trăm độ bão hòa ở trên và dưới màu đã cấu hình để báo cáo là màu đó. Ví dụ, một quả bóng màu đỏ trong điều kiện ánh sáng mờ hơn có thể có độ bão hòa là 50%. Với Phạm vi Độ bão hòa là .25 (tương đương với 25%), bất kỳ mức độ bão hòa nào từ 25% đến 75% sẽ được báo cáo là màu đỏ được cấu hình.

Hiểu về điểm ảnh và độ phân giải

grid-doodle-house.png

Hãy tưởng tượng bạn đang vẽ một bức tranh trên một tờ giấy kẻ ô vuông. Mỗi ô vuông nhỏ trên giấy giống như một pixel . Khi bạn tô màu vào những ô vuông này, bạn đang tạo nên bức tranh của mình.

Độ phân giải thấp Độ phân giải cao

Bây giờ, chúng ta hãy nói về độ phân giải . Độ phân giải là số điểm ảnh trong một hình ảnh. Nếu bạn có nhiều ô vuông nhỏ (pixel) trên giấy kẻ ô vuông, bức ảnh của bạn sẽ trông sắc nét và chi tiết. Nhưng nếu bạn chỉ có một vài pixel, hình ảnh của bạn có thể trông mờ và không rõ nét.

Cảm biến AI Vision có độ phân giải 320 pixel theo chiều ngang và 240 pixel theo chiều dọc. Điều này có nghĩa là tâm phát hiện chính xác sẽ thẳng hàng với tọa độ 160 trên trục X và 120 trên trục Y.

Cảm biến thị giác AI đo lường vật thể như thế nào

Dữ liệu được báo cáo bởi cảm biến

Cảm biến AI Vision thu thập dữ liệu về màu sắc đã cấu hình, AprilTags và Phân loại AI. Một số dữ liệu này được hiển thị trong AI Vision Utility và có thể hữu ích khi lập kế hoạch và tạo dự án VEXcode. 

Hình ảnh cho thấy một Buckyball màu xanh có đường viền hình vuông màu trắng theo dõi nó. Góc trên bên trái có nhãn cho biết đây là vật thể màu xanh, có tọa độ X:176, Y:117 và kích thước W:80, H:78. Mũi tên màu đỏ làm nổi bật chiều rộng và chiều cao của đối tượng.

Chiều rộng và chiều cao

Đây là chiều rộng hoặc chiều cao của đối tượng được phát hiện tính bằng pixel.

Các phép đo chiều rộng và chiều cao giúp xác định các vật thể khác nhau. Ví dụ, Buckyball sẽ có chiều cao lớn hơn Ring.

 

Một quả Buckyball màu xanh đang được theo dõi bởi hệ thống thị giác máy tính. Đối tượng được bao quanh bởi một hình vuông màu trắng, bên trong hình vuông đó là một hình vuông màu đỏ nhỏ hơn bao quanh một chữ thập màu trắng ở giữa. Ở góc trên bên trái của hình ảnh, nhãn cho biết đối tượng có màu xanh lam, với tọa độ X:176, Y:117 và kích thước W:80, H:78.

CenterX và CenterY

Đây là tọa độ trung tâm của đối tượng được phát hiện tính bằng pixel.

Tọa độ CenterX và CenterY giúp điều hướng và định vị. Cảm biến AI Vision có độ phân giải 320 x 240 pixel.

Góc

Góc là thuộc tính chỉ khả dụng choMã màuAprilTags. Điều này thể hiện liệu Mã màuhoặc AprilTag được phát hiện có định hướng khác nhau hay không.

 

Một Buckyball màu xanh đang được theo dõi bằng hệ thống thị giác. Một đường viền màu trắng bao quanh vật thể, với một chữ thập màu trắng ở giữa bên trong đường viền. Nhãn trên cùng bên trái cho biết màu của vật thể là màu xanh lam, cùng với tọa độ X:176, Y:117 và kích thước W:80, H:78. Một hình vuông nhỏ màu đỏ làm nổi bật góc trên bên trái của đối tượng.

OriginX và OriginY

OriginX và OriginY là tọa độ ở góc trên bên trái của đối tượng được phát hiện tính bằng pixel.

Tọa độ OriginX và OriginY giúp điều hướng và định vị. Bằng cách kết hợp tọa độ này với Chiều rộng và Chiều cao của đối tượng, bạn có thể xác định kích thước hộp giới hạn của đối tượng. Điều này có thể giúp theo dõi các vật thể chuyển động hoặc điều hướng giữa các vật thể.

 

Ba tấm thẻ vuông có gắn AprilTags được theo dõi bằng hệ thống thị giác. Mỗi thẻ đều được dán nhãn số ID và dữ liệu theo dõi liên quan. Thẻ bên trái được dán nhãn ID:0, hiển thị tọa độ A:350°, X:110, Y:96, W:41, H:41. Thẻ ở giữa, được dán nhãn ID:3, có tọa độ A:1°, X:187, Y:180, W:57, H:57. Thẻ bên phải được dán nhãn ID:9, với tọa độ A:3°, X:237, Y:89, W:38, H:38. Mỗi thẻ có đường viền màu trắng và hệ thống sẽ theo dõi vị trí và hướng của chúng.

ID thẻ

ID thẻ chỉ khả dụng cho AprilTags. Đây là số ID của AprilTag đã chỉ định.

Việc xác định AprilTag cụ thể cho phép điều hướng có chọn lọc. Bạn có thể lập trình cho robot của mình di chuyển theo các thẻ nhất định trong khi bỏ qua các thẻ khác, sử dụng chúng như các biển chỉ dẫn để điều hướng tự động.

Hình ảnh cho thấy bốn vật thể đang được theo dõi bởi hệ thống thị giác: hai quả bóng và hai chiếc nhẫn. Quả bóng màu đỏ được dán nhãn với tọa độ X:122, Y:84, W:67, H:66 và điểm là 99%. Quả bóng màu xanh có X:228, Y:86, W:70, H:68, với số điểm là 99%. Vòng tròn màu xanh lá cây có tọa độ X:109, Y:186, W:98, H:92 và điểm số là 99%. Vòng màu đỏ được dán nhãn X:259, Y:187, W:89, H:91, với điểm số là 99%. Mỗi đối tượng được viền màu trắng, biểu thị độ chính xác khi theo dõi.

Điểm

Thuộc tính điểm được sử dụng khi phát hiệnPhân loại AI bằng Cảm biến thị giác AI.

Điểm tin cậy cho biết mức độ chắc chắn của Cảm biến thị giác AI về khả năng phát hiện của nó. Trong hình ảnh này, có thể tự tin đến 99% trong việc xác định Phân loại AI của bốn đối tượng này. Bạn có thể sử dụng điểm số này để đảm bảo robot của bạn chỉ tập trung vào những phát hiện có độ tin cậy cao.

For more information, help, and tips, check out the many resources at VEX Professional Development Plus

Last Updated: