了解 VEXcode V5 中 AI Vision 实用程序中的数据 – VEX 图书馆

AI Vision Utility 允许您连接和配置您的AI Vision Sensor。要了解如何执行此操作，您可以在此处阅读以下文章：

了解 AI 视觉传感器如何检测和测量物体可以帮助您更好地在编码项目中使用这些测量结果。有了这些知识，您可以提高编码技能，并为对象识别和空间分析等任务创建更精确的解决方案。

了解色调和饱和度

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配置颜色特征时，会出现色调和饱和度范围的选项。这些允许您调整颜色特征以使其更具弹性。当物体可以移动并且仍能被 AI Vision Utility 追踪时，颜色特征被认为具有弹性。

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第一个滑块是 色调范围。色调是感知到的颜色，由其在色轮上的位置定义。该色轮的范围是 0 到 359.9 度，并且色轮上的每种颜色都有定义的度数值。

色调范围允许您选择将报告为该颜色的配置颜色的上方和下方的度数。例如，深蓝色的色调值可能为 240 度。色调范围为 20 度，从 220 度到 260 度之间的任何颜色都会报告为深蓝色配置颜色。

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第二个滑块是 饱和度范围。饱和度是颜色的强度或纯度。颜色越亮，越饱和。饱和度是一个相对尺度，用百分比来衡量，0% 表示柔和的灰色调，100% 表示该色调的强烈版本。

饱和度范围允许您选择配置颜色之上和之下的饱和度百分比，以将报告为该颜色。例如，昏暗灯光下的红球可能显示 50% 饱和度。饱和度范围为 .25（25% 的十进制等价物），饱和度在 25% 到 75% 之间的任何值都将报告为红色配置颜色。

了解像素和分辨率

网格涂鸦房子.png

想象一下您正在一张网格纸上画一幅画。纸上的每一个小方块就像一个像素。当你在这些方块上着色时，你就在制作你的图画。

低分辨率

高分辨率

现在我们来谈谈 分辨率。 分辨率 是图像中的像素数。如果您的网格纸上有许多小方块（像素），您的图片将看起来清晰而细致。但是如果只有几个像素，你的图片可能会看起来很模糊，不太清晰。

AI 视觉传感器的分辨率为水平 320 像素、垂直 240 像素。这意味着检测的精确中心与 X 轴上的坐标 160 和 Y 轴上的坐标 120 对齐。

AI视觉传感器如何测量物体

传感器报告的数据

AI 视觉传感器收集有关配置的颜色、AprilTag 和 AI 分类的数据。其中一些数据显示在 AI Vision Utility 中，可以在规划和创建 VEXcode 项目时提供帮助。

图像显示了一个蓝色的巴基球，上面有一个白色方形轮廓跟踪它。左上角有一个标签，表明它是一个蓝色物体，坐标为 X：176，Y：117，尺寸为 W：80，H：78。红色箭头突出显示物体的宽度和高度。

宽度和高度

这是检测到的物体的宽度或高度（以像素为单位）。

宽度和高度的测量有助于识别不同的物体。例如，巴基球的高度比环的高度大。

计算机视觉系统正在追踪蓝色巴基球。该物体的轮廓为白色方块，轮廓内有一个较小的红色方块，围绕着中心的白色十字。在图像的左上角，标签表示该物体是蓝色的，坐标为 X：176，Y：117，尺寸为 W：80，H：78。

CenterX 和 CenterY

这是检测到的物体的中心坐标（以像素为单位）。

CenterX 和 CenterY 坐标有助于导航和定位。 AI 视觉传感器的分辨率为 320 x 240 像素。

角度

Angle 是仅适用于颜色代码 和AprilTags的属性。这表示检测到的颜色代码或 AprilTag 是否方向不同。

视觉系统正在追踪蓝色巴基球。物体周围有白色轮廓，轮廓内中心有一个白色十字。左上角的标签表示该物体的颜色为蓝色，坐标为 X：176、Y：117，尺寸为 W：80、H：78。一个小红方块突出显示了对象的左上角。

OriginX 和 OriginY

OriginX 和 OriginY 是检测到的物体左上角的坐标（以像素为单位）。

OriginX 和 OriginY 坐标有助于导航和定位。通过将该坐标与对象的宽度和高度相结合，您可以确定对象边界框的大小。这有助于追踪移动物体或在物体之间导航。

视觉系统正在追踪三张带有 AprilTag 的方形卡片。每张卡片都贴有 ID 号和相关的跟踪数据。左侧的卡片标记为 ID：0，显示坐标 A：350°、X：110、Y：96、W：41、H：41。中间的卡片标记为 ID：3，坐标为 A：1°、X：187、Y：180、W：57、H：57。右侧的卡片标签为 ID：9，坐标为 A：3°、X：237、Y：89、W：38、H：38。每张卡片都有白色轮廓，系统正在跟踪它们的位置和方向。

标签 ID

标签 ID 仅适用于 AprilTags。这是指定 AprilTag 的 ID 号。

识别特定的 AprilTag 可以实现选择性导航。您可以对机器人进行编程，使其朝某些标签移动而忽略其他标签，有效地将它们用作自动导航的路标。

图像显示视觉系统正在追踪四个物体：两个球和两个环。红球的坐标为 X：122、Y：84、W：67、H：66，得分为 99%。蓝球的X：228，Y：86，W：70，H：68，得分为99％。绿环的坐标为 X：109、Y：186、W：98、H：92，得分为 99%。红色圆环标记为 X：259、Y：187、W：89、H：91，得分为 99%。每个物体都以白色勾勒出轮廓，表明跟踪准确性。

分数

当使用 AI 视觉传感器检测AI 分类 时使用分数属性。

置信度分数表示人工智能视觉传感器对其检测的确定程度。在这张图片中，识别这四个物体的 AI 分类的信心达到 99%。您可以使用此分数来确保您的机器人只关注高度可信的检测。