使用 VEXcode V5 块中的 AI 视觉传感器进行编码 – VEX 图书馆

确保您已使用 AI 视觉传感器配置了 颜色签名 和 颜色代码 ，以便它们可与您的块一起使用。要了解有关如何配置它们的更多信息，您可以阅读以下文章：

AI视觉传感器还可以检测AI分类和AprilTags。要了解如何启用这些检测模式，请访问：

拍摄快照

包含命令拍摄快照的块具有两个下拉选项：一个标记为 AIVision1，另一个标记为 COL1。该模块旨在从 AI 视觉传感器获取快照，并从视觉编码环境中的指定变量中引用特定对象或颜色。块的形状在末端有轻微的曲线，这是基于块的编码界面的典型特征。

拍摄快照 块拍摄 AI 视觉传感器当前看到的照片，并从该快照中提取数据，然后可用于项目。拍摄快照时，您需要指定 AI 视觉传感器应收集哪种类型的对象的数据：

色彩签名
颜色代码
人工智能分类
四月标签

拍摄快照将创建您指定的所有检测到的对象的一个数组。例如，如果您想检测“红色”颜色特征，并且 AI 视觉传感器检测到 3 个不同的红色物体，则这三个物体的数据都将放入数组中。

有关如何在不同对象之间指定的更多信息，请转到本文中的“设置对象项”部分。

浅蓝色编码块，带有拍摄对象或颜色快照的命令。有两个下拉选项：一个标记为 AIVision2，另一个标记为 Blue。该模块设计用于基于块的编码环境，它从 AI 视觉传感器捕获快照并跟踪定义为蓝色的对象或颜色。该块有轻微的曲线，这是使用模块化块的编码接口的典型特征。

在这个例子中，它将只检测与其配置的“蓝色” 颜色特征 匹配的对象，而不会检测其他任何对象。

从快照获取的数据

请记住，AI 视觉传感器将使用其最后拍摄的快照来处理之后的任何区块。为了确保您始终从 AI 视觉传感器获取最新的信息，每次想要从中提取数据时，请重新拍摄快照。

解决

了解人工智能视觉传感器的分辨率对于准确的数据解释至关重要。该传感器的分辨率为 320x240 像素，中心坐标位于 (160, 120)。

X 坐标小于 160 对应传感器视野的左半部分，而大于 160 对应传感器视野的右半部分。类似地，小于 120 的 Y 坐标表示视图的上半部分，大于 120 的 Y 坐标表示视图的下半部分

转到了解 VEXcode V5 中 AI Vision 实用程序中的数据，了解有关如何使用 AI Vision 传感器测量物体的更多信息。

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）。

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。

视觉识别系统正在追踪两个蓝色立方体物体。上方的立方体具有白色轮廓，标签指示其位置为 X：215、Y：70，尺寸为 W：73、H：84。下方立方体具有类似的白色轮廓，标签显示 X：188、Y：184 和尺寸 W：144、H：113。每个立方体的中心都有一个白色十字，可能表示跟踪的焦点。标签突出显示了每个物体的测量值和跟踪数据。

宽度和高度也表示物体与 AI 视觉传感器的距离。测量值越小通常表示物体距离较远，而测量值越大则表示物体距离较近。

程序启动时以块开始，然后是永久循环。在循环内部，程序使用 AI Vision 传感器 (AIVision1) 拍摄快照以检测蓝色物体。如果该对象存在，程序将检查该对象的宽度是否小于 250 像素。如果为真，机器人则向前行驶；否则，机器人停止行驶。这些块堆叠在一起，表示模块化编码环境中程序的流程。

在此示例中，对象的宽度用于导航。机器人会接近物体，直到宽度达到特定尺寸后才停止。

CenterX 和 Center Y

这是检测到的物体的中心坐标（以像素为单位）。

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，围绕着中间的白色十字。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 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。

视觉系统追踪两个蓝色立方体物体。上方物体的标签为坐标 X：215、Y：70，尺寸为 W：73、H：84，带有白色轮廓和中心白色十字。下方物体的坐标为 X：188、Y：184，尺寸为 W：144、H：113，也以白色勾勒出中心白色十字的轮廓。

您可以看到，距离 AI 视觉传感器较近的物体的 CenterY 坐标将比较远的物体低。

基于块的编码序列，以何时启动开始，然后是永久循环。在循环内部，程序使用 AIVision1 拍摄快照以检测蓝色物体。如果存在物体，程序就会转动，直到该物体位于 AI Vision 传感器视图的中心。如果对象的 centerX 值介于 150 和 170 之间，则认为该对象位于中心。如果物体不在中心，机器人就右转；否则，机器人停止行驶。这些块表明了可视化程序的流程和逻辑。

在此示例中，由于 AI 视觉传感器的视图中心是 (160, 120)，因此机器人将向右转弯，直到检测到的物体的中心 X 坐标大于 150 像素但小于 170 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。

两个立方体的堆叠，一个在顶部，一个在底部，正在被视觉系统跟踪。两个立方体周围都有白色轮廓，绿色立方体的中心有一个白色十字。图像底部的标签显示 Green_Blue A:87°，表示检测到的颜色和角度测量值。在其下方，列出的坐标为 X：117、Y：186，尺寸为 W：137、H：172，表示框架中堆叠立方体的位置和大小。

您可以查看机器人是否相对于颜色代码 或AprilTag 有不同的方向，并据此做出导航决策。

两个立方体，一个是绿色，一个是蓝色，并排放置并由视觉系统跟踪。两个立方体周围都有白色轮廓，中心有一个白色十字架。左上角的标签表示 Green_Blue A:0°，参考检测到的颜色和角度测量。在其下方，坐标显示为 X：150、Y：102，尺寸为 W：179、H：109，表示立方体在框架内的位置和大小。

例如，如果未在适当的角度检测到颜色代码 ，则机器人可能无法正确拾取它所代表的物体。

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）。

视觉系统正在追踪蓝色巴基球。物体周围有白色轮廓，轮廓内居中有一个白色十字。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 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。

基于块的编码序列以何时开始开始，然后是永久循环。在循环内部，程序使用 AIVision1 拍摄快照以检测蓝色物体。如果该物体存在，程序将根据该物体的位置和大小在 Brain 屏幕上绘制一个矩形。该矩形是使用对象的原点X、原点Y、宽度和高度值绘制的，这些值由 AIVision1 传感器提供。该程序以视觉方式跟踪并在大脑屏幕上突出显示检测到的物体。

在此示例中，将使用其原点、宽度和高度的精确坐标在 Brain 上绘制一个矩形。

标签ID

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

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。

识别特定的 AprilTags 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。

分数

当使用 AI 视觉传感器检测AI 分类 时使用分数属性。

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。

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。

设置对象项目

当 AI 视觉传感器检测到一个物体时，它会被放入一个数组中。默认情况下，AI视觉传感器将从数组中的第一个对象或索引为1的对象中提取数据。如果您的 AI 视觉传感器仅检测到一个物体，那么默认情况下将选择该物体

要从哪个对象中提取数据。

浅蓝色的编码块。它包含一个命令，用于将 AIVision1 的对象项设置为 1。该块是基于块的编码环境的一部分，通常用于定义 AI Vision 传感器应该关注或跟踪哪个对象或项目。该块的形状略有曲线，符合视觉编码平台的模块化特性。

当AI视觉传感器检测到多个物体时，它们会按从大到小的顺序排列在阵列中。这意味着检测到的最大物体将始终被设置为对象索引 1，而最小物体将始终被设置为最高数字。

AI Vision Utility 界面左侧检测到两个蓝色立方体，每个立方体都标有其 X 和 Y 坐标和尺寸。系统已连接，AprilTags 已打开，AI 分类已关闭。右侧显示蓝色设置，色调和饱和度范围可调，分别设置为 22 和 0.34。有一个选项可以添加或设置颜色并冻结视频。固件已更新，运行版本1.0.0.b16，底部有关闭按钮。

在此示例中，已检测到两个具有颜色特征 “蓝色”的物体。当使用Take Snapshot 块时，它们都将被放入数组中。

AI Vision Utility 界面，跟踪两个标有 X、Y 和尺寸数据的蓝色立方体。左边的立方体坐标为 X：127，Y：179，尺寸为 W：136，H：123，而右边的立方体坐标为 X：233，Y：74，尺寸为 W：78，H：87。系统已连接，AprilTags已打开，AI分类已关闭。蓝色设置的色调范围为 22，饱和度为 0.34。底部显示冻结视频按钮和固件信息（版本 1.0.0.b16）。

这里，前面的对象将成为对象索引 1，因为它是最大的对象，而最小的对象将成为对象索引 2。

对象存在

在从快照中提取任何数据之前，务必进行始终检查，以确保 AI 视觉传感器已首先检测到该快照中的任何对象。这就是Object Exists 块发挥作用的地方。

是否存在一个带有文本 AIVision1 对象的浅蓝色六边形编码块？该块是基于块的编码环境的一部分，通常用于检查标记为 AIVision1 的 AI Vision 传感器是否检测到物体。该块的设计适合模块化编码结构，具有此类环境特有的轻微曲线和形状。

此块将返回True 或False 值，表示最后拍摄的快照是否在其中检测到任何对象。

此块应始终用于确保您不会尝试从可能为空的快照中提取任何数据。

基于块的编码序列，以何时启动开始，然后是永久循环。在循环内部，AI Vision 传感器 (AIVision2) 拍摄快照来检测蓝色。如果检测到具有蓝色视觉特征的物体，机器人就会向前行驶。如果没有检测到物体，机器人将停止行驶。这些块被堆叠起来以表示程序的条件逻辑，其中检测到的物体的存在控制机器人的运动。

例如，机器人将使用 AI 视觉传感器不断拍摄快照。如果它识别出任何具有“蓝色” 颜色特征的物体，它就会向前行驶。

如果任何快照没有“蓝色” 颜色特征，机器人将停止移动。

对象计数

浅蓝色圆形编码块标有 AIVision1 对象计数。该块用于基于块的编码环境中，检索标记为 AIVision1 的 AI Vision 传感器检测到的物体的数量。该模块适合模块化结构，常用于机器人或视觉系统的可视化编程界面。

使用 对象计数 块将允许您看到 AI 视觉传感器在其最后一张快照中可以看到多少个特定 颜色特征 的对象。

AI Vision Utility 界面左侧检测到两个蓝色立方体。系统已连接，AprilTags 已启用，AI 分类已关闭。界面显示检测蓝色的设置，色调设置为 22，饱和度设置为 0.34。有用于冻结视频和添加或设置颜色的按钮。固件显示为最新版本，运行版本 1.0.0.b16。还有一个按钮可以断开连接或关闭实用程序。

在这里，我们看到 AI 视觉传感器配置了 颜色特征 “蓝色”，并且正在检测两个物体。

从启动时开始的基于块的编码序列，然后是永久循环。在循环内部，程序使用 AIVision2 拍摄快照以检测蓝色视觉特征。它会清除并重置控制台，然后检查是否检测到任何蓝色物体。如果存在蓝色对象，则将对象计数打印到控制台。然后程序等待两秒钟，然后重复该过程。这些块直观地表示对蓝色对象的持续检查，并在控制台中显示结果。控制台输出数字 2。控制台是更大界面的一部分，可能显示在基于块的编码环境中运行的程序的结果。控制台的顶部有用于附加操作或控制的按钮，这里运行的程序正在将数据输出到打印控制台，在屏幕上显示结果 2。

在此代码中，AI 视觉传感器将拍摄快照并在 VEXcode 控制台上打印“2”，因为它只检测到两个“蓝色” 颜色签名。

目的

用于选择与 AIVision1 相关的对象属性的下拉菜单。选定的选项是宽度，菜单列出了其他选项，包括高度、centerX、centerY、角度、originX、originY、tagID 和分数。这些选项允许用户从 AI Vision 传感器检测到的物体中检索特定数据点，从而为跟踪或测量物体的各种属性提供灵活性。

对象块允许您报告指定对象的属性。这使您可以使用从最近拍摄的快照中提取的任何可用数据。

可以从拍摄的快照中提取的对象属性包括：

宽度
高度
中心X
中心Y
角度
原点X
原点
标签ID
分数

阅读本文的“从快照获取的数据”部分以获取有关这些属性的更多信息。

检测到的 AprilTag 是

来自编码界面的浅蓝色六角形块。它包含检查 AIVision1 检测到的 AprilTag 是否与值 1 匹配的命令。该块用于基于块的编码环境，旨在评估特定的 AprilTag 是否存在。它的形状和结构使其能够适应其他逻辑块，通常用于机器人或人工智能视觉任务的可视化编程。

检测到的 AprilTag 是 块仅在打开AprilTag 检测模式 时可用。4
此
将根据指定对象是否为某个 AprilTag 报告 True 或 False。

视觉系统正在追踪三个 AprilTag。每个标签都有一个 ID 和相关坐标。左边的标签为 ID:0，坐标为 X:110、Y:96、W:41、H:41。中心标签为 ID：3，坐标为 X：187、Y：180、W：57、H：57。右侧标签为 ID：9，坐标为 X：237、Y：89、W：38、H：38。

当在单个快照中检测到多个 AprilTag 时，它们会根据其标识的 ID 而不是大小排列在数组中

在此图像中，检测到三个 AprilTag，ID 分别为 0、3 和 9。它们将按照数组中 ID 的升序排列。索引 1 处的对象对应于 ID 为 0 的 AprilTag，索引 2 处的对象对应于 ID 为 3 的 AprilTag，索引 3 处的对象对应于 ID 为 9 的 AprilTag。

有关 AprilTag 是什么以及如何使用 AI 视觉传感器实现其检测的更多信息，请阅读本文。

人工智能分类是

来自基于块的编码环境的浅蓝色六角形块。该块包含命令AIVision1AI分类是BlueBall？该块检查 AI Vision 传感器 (AIVision1) 是否将检测到的物体归类为蓝球。该模块具有下拉选项，允许用户在可视化编程界面中选择不同的对象或 AI 分类进行跟踪和决策。

AI 分类为 块仅在AI 分类检测模式 开启时可用。

该块将根据指定对象是否属于某个 AI 分类来报告 True 或 False。

AI 视觉传感器可以检测到的 AI 分类取决于您使用的型号。有关可用的 AI 分类以及如何使用 AI 视觉传感器启用其检测的更多信息，请阅读本文