Mã hóa bằng cảm biến AI Vision trong khối VEXcode V5

Đảm bảo bạn có Chữ ký màuMã màu được định cấu hình với Cảm biến tầm nhìn AI để chúng có thể được sử dụng với các khối của bạn. Để tìm hiểu thêm về cách cấu hình chúng, bạn có thể đọc các bài viết dưới đây:

Cảm biến thị giác AI cũng có thể phát hiện Phân loại AI và AprilTags. Để tìm hiểu cách bật các chế độ phát hiện này, hãy vào đây:

Để tìm hiểu thêm chi tiết về từng Khối riêng lẻ này và cách sử dụng chúng trong VEXcode, hãy truy cập trang web API.


Chụp ảnh

Một khối chứa lệnh chụp ảnh nhanh với hai lựa chọn thả xuống: một có nhãn AIVision1 và mục còn lại có nhãn COL1. Khối này được thiết kế để chụp ảnh nhanh từ cảm biến AI Vision và tham chiếu đến một đối tượng hoặc màu sắc cụ thể từ các biến được chỉ định trong môi trường mã hóa trực quan. Hình dạng của khối có những đường cong nhẹ ở hai đầu, đặc trưng của giao diện mã hóa dạng khối.

KhốiChụp nhanh chụp ảnh những gì Cảm biến thị giác AI đang nhìn thấy và trích xuất dữ liệu từ ảnh chụp nhanh đó để sử dụng trong một dự án. Khi chụp ảnh nhanh, bạn cần chỉ định loại đối tượng mà Cảm biến thị giác AI sẽ thu thập dữ liệu:

  • Chữ ký màu
  • Mã màu
  • Phân loại AI
  • Tháng tưTags

Chụp ảnh nhanh sẽ tạo ra một mảng chứa tất cả các đối tượng được phát hiện mà bạn đã chỉ định. Ví dụ, nếu bạn muốn phát hiện Chữ ký màu "Đỏ"và Cảm biến thị giác AI phát hiện 3 vật thể màu đỏ khác nhau, dữ liệu từ cả ba vật thể sẽ được đưa vào mảng.

Để biết thêm thông tin về cách chỉ định giữa các vật thể khác nhau, hãy đi đến phần "Đặt mục đối tượng" trong bài viết này.

Khối mã hóa màu xanh nhạt có lệnh chụp ảnh nhanh một đối tượng hoặc màu sắc. Có hai tùy chọn thả xuống: một có nhãn AIVision2 và tùy chọn còn lại có nhãn Blue. Khối này được thiết kế để sử dụng trong môi trường mã hóa dựa trên khối, trong đó nó chụp ảnh nhanh từ cảm biến AI Vision và theo dõi một vật thể hoặc màu sắc được xác định là Màu xanh lam. Khối này có đường cong nhẹ, đặc trưng của các giao diện mã hóa sử dụng khối mô-đun.

Trong ví dụ này, nó sẽ chỉ phát hiện các đối tượng khớp với Chữ màu “Blue” được cấu hình của nó và không có gì khác.

Dữ liệu lấy từ ảnh chụp nhanh

Hãy nhớ rằng Cảm biến thị giác AI sẽ sử dụng ảnh chụp nhanh cuối cùng cho bất kỳ Khối nào xuất hiện sau đó. Để đảm bảo bạn luôn nhận được thông tin mới nhất từ Cảm biến thị giác AI, hãy chụp lại ảnh nhanh mỗi khi bạn muốn lấy dữ liệu từ đó. 

Nghị quyết

Việc hiểu được độ phân giải của Cảm biến thị giác AI rất quan trọng để giải thích dữ liệu chính xác. Cảm biến có độ phân giải 320x240 pixel, với tâm chính xác ở tọa độ (160, 120).

Tọa độ X nhỏ hơn 160 tương ứng với nửa bên trái của trường nhìn của cảm biến, trong khi tọa độ X lớn hơn 160 tương ứng với nửa bên phải. Tương tự như vậy, tọa độ Y nhỏ hơn 120 biểu thị nửa trên của chế độ xem và tọa độ Y lớn hơn 120 biểu thị nửa dưới.

Đi tới Hiểu dữ liệu trong Tiện ích AI Vision trong VEXcode V5 để biết thêm thông tin về cách đo các đối tượng bằng Cảm biến AI Vision.

Chiều rộng và chiều cao

Đây là chiều rộng hoặc chiều cao của vật thể được phát hiện tính bằng pixel.

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.

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.

Hai vật thể hình khối màu xanh đang được theo dõi bởi hệ thống nhận dạng hình ảnh. Khối lập phương phía trên có đường viền màu trắng với nhãn ghi vị trí là X:215, Y:70 và kích thước W:73, H:84. Khối lập phương phía dưới có đường viền màu trắng tương tự với nhãn hiển thị X:188, Y:184 và các kích thước W:144, H:113. Mỗi khối lập phương có một chữ thập màu trắng ở giữa, có thể là dấu hiệu cho biết điểm trọng tâm cần theo dõi. Các nhãn làm nổi bật các phép đo và dữ liệu theo dõi cho từng đối tượng.

Chiều rộng và chiều cao cũng cho biết khoảng cách của vật thể đến Cảm biến thị giác AI. Các phép đo nhỏ hơn thường có nghĩa là vật thể ở xa hơn, trong khi các phép đo lớn hơn cho thấy vật thể ở gần hơn.

Chương trình bắt đầu bằng khối khi được khởi động, theo sau là vòng lặp mãi mãi. Bên trong vòng lặp, chương trình sẽ chụp ảnh nhanh bằng cảm biến AI Vision (AIVision1) để phát hiện vật thể màu xanh. Nếu đối tượng tồn tại, chương trình sẽ kiểm tra xem chiều rộng của đối tượng có nhỏ hơn 250 pixel hay không. Nếu đúng, robot sẽ tiến về phía trước; nếu không, nó sẽ dừng lại. Các khối được xếp chồng lên nhau, biểu thị luồng chương trình trong môi trường mã hóa theo mô-đun.

Trong ví dụ này, chiều rộng của đối tượng được sử dụng để điều hướng. Robot sẽ tiếp cận vật thể cho đến khi chiều rộng đạt đến kích thước cụ thể trước khi dừng lại.

CenterX và Center Y

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

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 vật thể có màu xanh lam, với tọa độ X:176, Y:117 và kích thước W:80, H:78.

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

Hai vật thể hình khối màu xanh được theo dõi bằng hệ thống thị giác. Đối tượng phía trên được dán nhãn với tọa độ X:215, Y:70 và kích thước W:73, H:84, với đường viền màu trắng và chữ thập màu trắng ở giữa. Đối tượng bên dưới được dán nhãn với tọa độ X:188, Y:184 và kích thước W:144, H:113, cũng được viền màu trắng với chữ thập trắng ở giữa.

Bạn có thể thấy rằng vật thể gần Cảm biến thị giác AI hơn sẽ có tọa độ CenterY thấp hơn vật thể ở xa hơn.

Một chuỗi mã hóa theo khối bắt đầu bằng khi bắt đầu theo sau là một vòng lặp mãi mãi. Bên trong vòng lặp, chương trình sẽ chụp ảnh nhanh bằng AIVision1 để phát hiện vật thể màu xanh. Nếu vật thể tồn tại, chương trình sẽ quay cho đến khi vật thể nằm ở giữa góc nhìn của cảm biến AI Vision. Đối tượng được coi là ở giữa nếu giá trị centerX của nó nằm trong khoảng từ 150 đến 170. Nếu vật thể không nằm ở giữa, robot sẽ rẽ phải; nếu không, robot sẽ dừng lái. Các khối biểu thị luồng và logic của chương trình trực quan.

Trong ví dụ này, vì tâm góc nhìn của Cảm biến thị giác AI là (160, 120) nên robot sẽ rẽ phải cho đến khi tọa độ tâmX của vật thể được phát hiện lớn hơn 150 pixel nhưng nhỏ hơn 170 pixel.

Góc

Góc là một 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 chồng hai khối lập phương, một khối màu xanh lá cây ở trên và một khối màu xanh lam ở dưới, được theo dõi bằng hệ thống thị giác. Một đường viền màu trắng bao quanh cả hai khối lập phương, với một chữ thập màu trắng nằm ở giữa khối lập phương màu xanh lá cây. Nhãn ở cuối hình ảnh hiển thị Green_Blue A:87°, cho biết màu sắc được phát hiện và phép đo góc. Bên dưới, tọa độ được liệt kê là X:117, Y:186, với các kích thước W:137, H:172, biểu thị vị trí và kích thước của các khối lập phương xếp chồng lên nhau trong khung.

Bạn có thể xem robot có định hướng khác nhau theo Mã màu hayAprilTag hay không và đưa ra quyết định điều hướng theo đó.

Hai khối lập phương, một khối màu xanh lá cây và một khối màu xanh lam, được đặt cạnh nhau và được theo dõi bằng hệ thống thị giác. Một đường viền màu trắng bao quanh cả hai khối lập phương với một chữ thập màu trắng ở giữa. Nhãn trên cùng bên trái biểu thị Green_Blue A:0°, tham chiếu đến màu sắc được phát hiện và phép đo góc. Bên dưới, tọa độ được hiển thị là X:150, Y:102, với các kích thước W:179, H:109, biểu thị vị trí và kích thước của các khối lập phương trong khung.

Ví dụ, nếu Mã màu không được phát hiện ở góc thích hợp thì vật thể mà nó đại diện có thể không được robot nhận diện đúng cách.

OriginX và OriginY

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

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 biểu thị 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.

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.

Một chuỗi mã hóa theo khối bắt đầu bằng khi bắt đầu theo sau là một vòng lặp mãi mãi. Bên trong vòng lặp, chương trình sẽ chụp ảnh nhanh bằng AIVision1 để phát hiện vật thể màu xanh. Nếu đối tượng tồn tại, chương trình sẽ vẽ một hình chữ nhật trên màn hình Brain dựa trên vị trí và kích thước của đối tượng. Hình chữ nhật được vẽ bằng cách sử dụng các giá trị originX, originY, width và height của đối tượng, được cung cấp bởi cảm biến AIVision1. Chương trình này theo dõi và làm nổi bật trực quan đối tượng được phát hiện trên màn hình Brain.

Trong ví dụ này, một hình chữ nhật sẽ được vẽ trên Não bằng cách sử dụng tọa độ chính xác của gốc, chiều rộng và chiều cao của nó.

thẻID

TagID chỉ khả dụng choAprilTags. Đây là số ID choAprilTagđược chỉ định.

Ba thẻ vuông có gắn AprilTags được theo dõi bằng hệ thống hình ảnh. 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.

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

Điểm

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

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 tọa độ X:122, Y:84, W:67, H:66 và có 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 số điểm là 99%. Mỗi đối tượng được viền màu trắng, biểu thị độ chính xác khi theo dõi.

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, AI có thể xác định chính xác 99% Phân loại 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.


Đặt mục đối tượng

Khi một vật thể được Cảm biến thị giác AI phát hiện, vật thể đó sẽ được đưa vào một mảng. Theo mặc định, Cảm biến thị giác AI sẽ lấy dữ liệu từ đối tượng đầu tiên trong mảng hoặc đối tượng có chỉ số là 1. Nếu Cảm biến thị giác AI của bạn chỉ phát hiện một đối tượng, thì theo mặc định, đối tượng đó sẽ được chọn.

Tuy nhiên, khi Cảm biến thị giác AI của bạn phát hiện nhiều đối tượng cùng lúc, bạn sẽ cần sử dụng khốiĐặt mục đối tượng để chỉ định đối tượng bạn muốn lấy dữ liệu.

Một khối mã hóa màu xanh nhạt. Nó chứa lệnh để đặt mục đối tượng cho AIVision1 thành 1. Khối này là một phần của môi trường mã hóa theo khối, thường được sử dụng để xác định đối tượng hoặc mục nào mà cảm biến AI Vision nên tập trung hoặc theo dõi. Hình dạng của khối có những đường cong nhẹ, phù hợp với bản chất mô-đun của nền tảng mã hóa trực quan.

Khi nhiều vật thể được Cảm biến thị giác AI phát hiện, chúng sẽ được sắp xếp trong mảng theo thứ tự từ lớn đến nhỏ. Điều đó có nghĩa là vật thể lớn nhất được phát hiện sẽ luôn được đặt thành chỉ số vật thể là 1 và vật thể nhỏ nhất sẽ luôn được đặt thành số cao nhất.

Giao diện AI Vision Utility có hai khối lập phương màu xanh được phát hiện ở phía bên trái, mỗi khối được đánh dấu tọa độ X và Y cùng kích thước của chúng. Hệ thống được kết nối và AprilTags được bật, trong khi AI Classification được tắt. Ở bên phải, cài đặt màu Xanh lam được hiển thị với phạm vi sắc độ và độ bão hòa có thể điều chỉnh, lần lượt được đặt ở mức 22 và 0,34. Có tùy chọn thêm hoặc cài đặt màu và đóng băng video. Phần mềm hệ thống đã được cập nhật, chạy phiên bản 1.0.0.b16 và có nút đóng ở phía dưới.

Trong ví dụ này, hai vật thể đã được phát hiện với Chữ ký màu "Xanh lam". Cả hai đều sẽ được đưa vào mảng khi khốiChụp nhanh được sử dụng.

Giao diện AI Vision Utility theo dõi hai khối lập phương màu xanh được dán nhãn dữ liệu X, Y và kích thước của chúng. Khối lập phương bên trái có tọa độ X:127, Y:179 và các chiều W:136, H:123, trong khi khối lập phương bên phải có tọa độ X:233, Y:74 và các chiều W:78, H:87. Hệ thống đã được kết nối, AprilTags đã được bật và AI Classification đã được tắt. Cài đặt màu xanh lam có phạm vi sắc độ là 22 và độ bão hòa là 0,34. Nút Đóng băng video và thông tin phần mềm (phiên bản 1.0.0.b16) được hiển thị ở phía dưới.

Ở đây, đối tượng ở phía trước sẽ trở thành đối tượng có chỉ số 1 vì nó là đối tượng lớn nhất, và đối tượng nhỏ nhất sẽ trở thành đối tượng có chỉ số 2.


Đối tượng tồn tại

Trước khi lấy bất kỳ dữ liệu nào từ ảnh chụp nhanh, điều quan trọng là kiểm tra để đảm bảo Cảm biến thị giác AI đã phát hiện bất kỳ vật thể nào từ ảnh chụp nhanh đó trước. Đây là nơi khốiĐối tượng tồn tại phát huy tác dụng.

Có tồn tại khối mã hóa lục giác màu xanh nhạt với đối tượng AIVision1 không? Khối này là một phần của môi trường mã hóa theo khối, thường được sử dụng để kiểm tra xem đối tượng có được cảm biến AI Vision có nhãn là AIVision1 phát hiện hay không. Khối này được thiết kế để phù hợp với cấu trúc mã hóa mô-đun, với các đường cong nhẹ và hình dạng đặc trưng của những môi trường như vậy.

Khối này sẽ trả về giá trịĐúng hoặcSai về việc ảnh chụp nhanh cuối cùng có phát hiện được bất kỳ đối tượng nào trong đó hay không.

nên sử dụng khối này để đảm bạn không cố gắng lấy bất kỳ dữ liệu nào từ ảnh chụp nhanh có khả năng trống.

Một chuỗi mã hóa theo khối bắt đầu bằng khi bắt đầu theo sau là một vòng lặp mãi mãi. Bên trong vòng lặp, cảm biến AI Vision (AIVision2) sẽ chụp ảnh nhanh để phát hiện màu Xanh lam. Nếu phát hiện vật thể có màu xanh lam, robot sẽ di chuyển về phía trước. Nếu không phát hiện thấy vật thể nào, robot sẽ dừng di chuyển. Các khối được xếp chồng lên nhau để biểu diễn logic có điều kiện của chương trình, trong đó sự hiện diện của vật thể được phát hiện sẽ điều khiển chuyển động của robot.

Ví dụ, ở đây robot sẽ liên tục chụp ảnh nhanh bằng Cảm biến thị giác AI. Nếu nó xác định được bất kỳ vật thểcó Chữ ký màu “Xanh” thì nó sẽ tiến về phía trước.


Nếu bất kỳ ảnh chụp nhanh nào không có Chữ ký màu “Xanh” , robot sẽ ngừng di chuyển.


Số lượng đối tượng

Khối mã hóa tròn màu xanh nhạt được gắn nhãn là số lượng đối tượng AIVision1. Khối này được sử dụng trong môi trường mã hóa theo khối để thu thập số lượng đối tượng được phát hiện bởi cảm biến AI Vision có nhãn là AIVision1. Khối này nằm trong cấu trúc mô-đun, thường được sử dụng trong giao diện lập trình trực quan cho hệ thống robot hoặc thị giác.

Việc sử dụng khối Số lượng đối tượng sẽ cho phép bạn xem có bao nhiêu đối tượng thuộc Chữ ký màu cụ thể mà Cảm biến thị giác AI có thể nhìn thấy trong ảnh chụp nhanh cuối cùng của nó. 

Giao diện AI Vision Utility với hai khối lập phương màu xanh được phát hiện ở bên trái. Hệ thống được kết nối, bật AprilTags và tắt AI Classification. Giao diện hiển thị các thiết lập để phát hiện màu xanh lam, với sắc độ được đặt thành 22 và độ bão hòa thành 0,34. Có các nút để đóng băng video và thêm hoặc cài đặt màu sắc. Phần mềm được chỉ định là mới nhất, đang chạy phiên bản 1.0.0.b16. Ngoài ra còn có nút để ngắt kết nối hoặc đóng tiện ích.

Ở đây, chúng ta thấy Cảm biến thị giác AI có Chữ ký màu được cấu hình là “Màu xanh lam” và đang phát hiện hai vật thể.

Một chuỗi mã hóa theo khối bắt đầu bằng khi bắt đầu, theo sau là một vòng lặp mãi mãi. Bên trong vòng lặp, chương trình sẽ chụp ảnh nhanh bằng AIVision2 để phát hiện chữ ký hình ảnh màu xanh. Nó xóa và thiết lập lại bảng điều khiển trước khi kiểm tra xem có phát hiện vật thể màu xanh nào không. Nếu có vật thể màu xanh, số lượng vật thể sẽ được in ra bảng điều khiển. Sau đó, chương trình sẽ đợi hai giây trước khi lặp lại quá trình. Các khối này biểu diễn trực quan quá trình kiểm tra liên tục các vật thể màu xanh, hiển thị kết quả trong bảng điều khiển.Đầu ra của bảng điều khiển có in số 2. Bảng điều khiển là một phần của giao diện lớn hơn có khả năng hiển thị kết quả từ một chương trình đang chạy trong môi trường mã hóa theo khối. Phía trên cùng của bảng điều khiển có các nút để thực hiện các hành động hoặc điều khiển bổ sung và chương trình chạy ở đây sẽ xuất dữ liệu ra Bảng điều khiển in, hiển thị kết quả là 2 trên màn hình.

Trong mã này, Cảm biến thị giác AI sẽ chụp ảnh nhanh và in “2” trên bảng điều khiển VEXcode, vì nó chỉ phát hiện hai Chữ ký màu “Xanh” .


Sự vật

Menu thả xuống để chọn các thuộc tính đối tượng liên quan đến AIVision1. Tùy chọn được chọn là chiều rộng và menu liệt kê các tùy chọn khác bao gồm chiều cao, centerX, centerY, góc, originX, originY, tagID và điểm. Các tùy chọn này cho phép người dùng lấy các điểm dữ liệu cụ thể từ đối tượng được cảm biến AI Vision phát hiện, mang lại sự linh hoạt để theo dõi hoặc đo lường nhiều thuộc tính khác nhau của đối tượng.

KhốiĐối tượng cho phép bạn báo cáo thuộc tính của đối tượng bạn chỉ định. Tính năng này cho phép bạn sử dụng bất kỳ dữ liệu nào có sẵn được lấy từ ảnh chụp nhanh gần đây nhất.

Các thuộc tính đối tượng có thể được lấy từ ảnh chụp nhanh là:

  • chiều rộng
  • chiều cao
  • trung tâmX
  • trung tâmY
  • góc
  • nguồn gốcX
  • nguồn gốcY
  • thẻID
  • điểm

Đọc phần "Dữ liệu lấy từ ảnh chụp nhanh" của bài viết này để biết thêm thông tin về các thuộc tính này.


Đã phát hiện AprilTag là

Một khối lục giác màu xanh nhạt từ giao diện mã hóa. Nó chứa lệnh để kiểm tra xem AprilTag được AIVision1 phát hiện có khớp với giá trị 1 hay không. Khối này được sử dụng trong môi trường mã hóa theo khối và được thiết kế để đánh giá xem có AprilTag cụ thể nào đó hay không. Hình dạng và cấu trúc cho phép nó phù hợp với các khối logic khác, thường được sử dụng trong lập trình trực quan cho các nhiệm vụ thị giác AI hoặc robot.

KhốiDetected AprilTag là chỉ khả dụng khi Chế độ phát hiệnAprilTag được bật.

Khối này sẽ báo cáo Đúng hoặc Sai tùy thuộc vào việc đối tượng được chỉ định có phải là AprilTag cụ thể hay không.

Ba AprilTag đang được theo dõi bằng hệ thống quan sát. Mỗi thẻ có một ID và tọa độ liên quan. Thẻ bên trái được gắn nhãn ID:0, với tọa độ X:110, Y:96, W:41, H:41. Thẻ trung tâm được gắn nhãn ID:3, với tọa độ X:187, Y:180, W:57, H:57. Thẻ bên phải được gắn nhãn ID:9, với tọa độ X:237, Y:89, W:38, H:38.

Khi phát hiện nhiều AprilTag trong một ảnh chụp nhanh, chúng sẽ được sắp xếp trong mảng dựa trên ID đã xác định, không phải theo kích thước.

Trong hình ảnh này, ba AprilTag được phát hiện có ID là 0, 3 và 9. Chúng sẽ được sắp xếp theo thứ tự tăng dần của ID trong mảng. Đối tượng ở chỉ mục 1 sẽ tương ứng với AprilTag có ID 0, ở chỉ mục 2 tương ứng với AprilTag có ID 3 và ở chỉ mục 3 tương ứng với AprilTag có ID 9.

Để biết thêm thông tin về AprilTags và cách kích hoạt tính năng phát hiện chúng bằng AI Vision Sensor, hãy đọc bài viết này.


Phân loại AI là

Một khối lục giác màu xanh nhạt từ môi trường mã hóa dạng khối. Khối chứa lệnh AIVision1 Phân loại AI là BlueBall? Khối này kiểm tra xem cảm biến AI Vision (AIVision1) có phân loại đối tượng được phát hiện là BlueBall hay không. Khối này có các tùy chọn thả xuống, cho phép người dùng chọn các đối tượng hoặc phân loại AI khác nhau để theo dõi và ra quyết định trong giao diện lập trình trực quan.

Phân loại AI khối chỉ khả dụng khi Chế độ phát hiện phân loại AI được bật.

 

Khối này sẽ báo cáo Đúng hoặc Sai tùy thuộc vào việc đối tượng được chỉ định có phải là Phân loại AI cụ thể hay không.

Phân loại AI nào có thể được Cảm biến thị giác AI phát hiện sẽ khác nhau tùy thuộc vào kiểu máy bạn đang sử dụng. Để biết thêm thông tin về các Phân loại AI khả dụng và cách kích hoạt tính năng phát hiện của chúng bằng Cảm biến thị giác AI, hãy đọc bài viết này.

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

Last Updated: