เซ็นเซอร์ตรวจจับภาพ#

การแนะนำ #

เซ็นเซอร์ตรวจจับภาพเป็นเซ็นเซอร์ที่ใช้กล้องในการตรวจจับและติดตามลายเซ็นสีและรหัสสี ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถวิเคราะห์สภาพแวดล้อมและตอบสนองต่อข้อมูลภาพได้

สำหรับตัวอย่างด้านล่าง เซ็นเซอร์ตรวจจับภาพที่กำหนดค่าไว้จะถูกตั้งชื่อว่า vision_1และออบเจ็กต์ลายเซ็นสีที่กำหนดค่าไว้ เช่น RED_BOXจะถูกใช้ในตัวอย่างต่อๆ ไปทั้งหมดในเอกสาร API นี้ เมื่ออ้างถึงเมธอดคลาส Vision

ด้านล่างนี้คือรายการวิธีการทั้งหมด:

ตัวรับข้อมูล — รับข้อมูลจากเซ็นเซอร์ตรวจจับภาพ

take_snapshot — บันทึกข้อมูลสำหรับลายเซ็นเฉพาะ
installed — เซ็นเซอร์การมองเห็นเชื่อมต่อกับ IQ (รุ่นที่ 2) Brain หรือไม่

คุณสมบัติ — ข้อมูลวัตถุที่ส่งคืนจาก take_snapshot

largest_object — เลือกวัตถุที่ใหญ่ที่สุดจากภาพสแนปช็อตของเซ็นเซอร์วิชั่นทันที
.exists — วัตถุนั้นมีอยู่ในการตรวจจับปัจจุบันหรือไม่
.width — ความกว้างของวัตถุที่ตรวจพบ
.height — ความสูงของวัตถุที่ตรวจพบ
.centerX — ตำแหน่ง X ของจุดศูนย์กลางของวัตถุ
.centerY — ตำแหน่ง Y ของจุดศูนย์กลางของวัตถุ
.angle — การวางแนวของรหัสสี
.originX — ตำแหน่ง X ของมุมบนซ้ายของวัตถุ
.originY — ตำแหน่ง Y ของมุมบนซ้ายของวัตถุ

ตัวสร้าง — เริ่มต้นและกำหนดค่าเซ็นเซอร์ด้วยตนเอง

Vision — สร้างเซ็นเซอร์วิชั่น
Signature — สร้างลายเซ็นสี
Code — สร้างรหัสสี

ผู้รับ #

take_snapshot #

take_snapshot กรองข้อมูลจากเฟรมเซ็นเซอร์การมองเห็นให้เหลือเพียงลายเซ็นเดียว ซึ่งเป็นคำอธิบายที่บันทึกไว้ของสิ่งที่เซ็นเซอร์สามารถจดจำได้ เช่น ลายเซ็นสีหรือรหัสสีที่กำหนดค่าไว้ และส่งคืนค่าทูเปิล

ลายเซ็นสี และ รหัสสี จะต้องได้รับการกำหนดค่าใน Vision Utility ก่อนจึงจะสามารถใช้กับวิธีนี้ได้

ทูเพิลนี้เก็บวัตถุที่เรียงลำดับจากใหญ่ที่สุดไปเล็กที่สุดตามความกว้าง โดยเริ่มต้นที่ดัชนี 0 สามารถเข้าถึง คุณสมบัติ ของแต่ละวัตถุได้โดยใช้ดัชนี หากไม่พบวัตถุที่ตรงกัน จะส่งคืนทูเพิลว่างเปล่า

Usage:
vision_1.take_snapshot(SIGNATURE)

พารามิเตอร์	คำอธิบาย
`SIGNATURE`	กรองชุดข้อมูลเพื่อให้มีเฉพาะข้อมูลที่มีลายเซ็นที่กำหนดเท่านั้น ลายเซ็นที่ใช้ได้คือ: ลายเซ็นสีหรือรหัสสี - ชื่อของเซ็นเซอร์ตรวจจับภาพ ตามด้วยเครื่องหมายขีดล่างสองตัว แล้วตามด้วยชื่อของลายเซ็นสีหรือรหัสสี ตัวอย่างเช่น: `vision_1__RED_BOX`.

พารามิเตอร์

คำอธิบาย

SIGNATURE

กรองชุดข้อมูลเพื่อให้มีเฉพาะข้อมูลที่มีลายเซ็นที่กำหนดเท่านั้น ลายเซ็นที่ใช้ได้คือ:

ลายเซ็นสีหรือรหัสสี - ชื่อของเซ็นเซอร์ตรวจจับภาพ ตามด้วยเครื่องหมายขีดล่างสองตัว แล้วตามด้วยชื่อของลายเซ็นสีหรือรหัสสี ตัวอย่างเช่น: vision_1__RED_BOX.

# Move forward if a red object is detected
while True:
    red_box = vision_1.take_snapshot(vision_1__RED_BOX)
    if red_box[0].exists:
        drivetrain.drive_for(FORWARD, 10, MM)
    wait(5, MSEC)

ลายเซ็นสี #

ลายเซ็นสีคือสีเฉพาะที่เซ็นเซอร์การมองเห็นสามารถจดจำได้ ลายเซ็นเหล่านี้ช่วยให้เซ็นเซอร์การมองเห็นสามารถตรวจจับและติดตามวัตถุตามสีของวัตถุได้ เมื่อกำหนดค่าลายเซ็นสีแล้ว เซ็นเซอร์จะสามารถระบุวัตถุที่มีสีเฉพาะนั้นในขอบเขตการมองเห็นได้ ลายเซ็นสีใช้ร่วมกับ take_snapshot เพื่อประมวลผลและตรวจจับวัตถุสีแบบเรียลไทม์

ในการใช้ลายเซ็นสีที่กำหนดค่าไว้ในโปรเจกต์ ชื่อของลายเซ็นสีจะต้องเป็นชื่อของเซ็นเซอร์ตรวจจับภาพ ตามด้วยเครื่องหมายขีดล่างสองตัว แล้วตามด้วยชื่อของลายเซ็นสี ตัวอย่างเช่น: vision_1__RED_BOX.

# Display if any objects match the RED_BOX signature
while True:
    brain.screen.set_cursor(1, 1)
    brain.screen.clear_row(1)
    # Change to any configured Color Signature
    red_box = vision_1.take_snapshot(vision_1__RED_BOX)
    if red_box[0].exists:
        brain.screen.print("Color signature detected!")
        wait(100, MSEC)

รหัสสี #

รหัสสีคือรูปแบบที่มีโครงสร้างซึ่งประกอบด้วยชุดสีที่เรียงลำดับอย่างเฉพาะเจาะจง รหัสเหล่านี้ช่วยให้เซ็นเซอร์ตรวจจับภาพสามารถจดจำรูปแบบสีที่กำหนดไว้ล่วงหน้าได้ รหัสสีมีประโยชน์สำหรับการระบุวัตถุที่ซับซ้อนหรือการสร้างเครื่องหมายเฉพาะสำหรับการนำทางอัตโนมัติ

ในการใช้รหัสสีที่กำหนดค่าไว้ในโปรเจกต์ ชื่อของรหัสสีจะต้องเป็นชื่อของเซ็นเซอร์ ตามด้วยเครื่องหมายขีดล่างสองตัว แล้วตามด้วยชื่อของรหัสสี ตัวอย่างเช่น: vision_1__BOX_CODE

# Display if any objects match the BOX_CODE code
while True:
    brain.screen.set_cursor(1, 1)
    brain.screen.clear_row(1)
    # Change to any configured Color Code
    box_code = vision_1.take_snapshot(vision_1__BOX_CODE)
    if box_code[0].exists:
        brain.screen.print("Color code detected!")
        wait(100, MSEC)

installed #

installed จะส่งคืนค่าบูลีนที่ระบุว่าเซ็นเซอร์ตรวจจับภาพเชื่อมต่อกับ IQ (รุ่นที่ 2) Brain อยู่หรือไม่

True — เซ็นเซอร์ตรวจจับภาพเชื่อมต่อกับสมอง IQ (รุ่นที่ 2)
False — เซ็นเซอร์การมองเห็นไม่ได้เชื่อมต่อกับสมอง IQ (รุ่นที่ 2)

Usage:
vision_1.installed()

พารามิเตอร์	คำอธิบาย
	เมธอดนี้ไม่มีพารามิเตอร์

# Display a message if the Vision Sensor is connected
if vision_1.installed():
    brain.screen.print("Installed!")

คุณสมบัติ #

largest_object #

largest_object ดึงวัตถุที่ตรวจพบที่ใหญ่ที่สุดเพื่อรับข้อมูลจากทูเปิลที่ส่งคืนจากการใช้งานล่าสุดของ take_snapshot

วิธีนี้สามารถใช้เพื่อดึงค่าที่ใหญ่ที่สุดจากทูเพิลได้เสมอโดยไม่ต้องระบุค่าดัชนี

Usage:
vision_1.largest_object()

# Turn slowly until the largest object is centered in
# front of the Vision Sensor
drivetrain.set_turn_velocity(10, PERCENT)
drivetrain.turn(RIGHT)

while True:
    red_box = vision_1.take_snapshot(vision_1__RED_BOX)

    if red_box[0].exists:
        if 140 < vision_1.largest_object().centerX < 180: 
            drivetrain.stop()

    wait(10,MSEC)

Tuple Properties #

มีคุณสมบัติแปดประการที่รวมอยู่ในแต่ละวัตถุที่จัดเก็บในทูเปิลหลังจากใช้ take_snapshot

ค่าคุณสมบัติทั้งหมดอธิบายตำแหน่งและขนาดของวัตถุที่ตรวจพบในมุมมองของเซ็นเซอร์ตรวจจับภาพ ณ ขณะที่ใช้คำสั่ง take_snapshot ค่าเหล่านี้วัดเป็นพิกเซล โดยอิงจากความละเอียด 316 x 212 พิกเซลของเซ็นเซอร์

มีอยู่จริง #

.exists ที่ระบุว่าดัชนีนั้นมีอยู่ในทูเปิลหรือไม่

True — ดัชนีมีอยู่จริง
False — ดัชนีนี้ไม่มีอยู่จริง

# Check if at least one red objects is detected
# You will receive an error if no objects are detected

while True:
    brain.screen.clear_screen()
    brain.screen.set_cursor(1, 1)
    red_objects = vision_1.take_snapshot(vision_1__RED_BOX)

    if red_objects[0].exists:
        brain.screen.print("At least 1")
            
    else:
        brain.screen.print("No red objects")

    wait(0.5, SECONDS)

.ความกว้าง #

.width ส่งคืนความกว้างของวัตถุที่ตรวจพบในหน่วยพิกเซล ซึ่งเป็นจำนวนเต็มระหว่าง 1 ถึง 316

# Move towards a blue object until its width is
# larger than 100 pixels
while True:
    blue_box = vision_1.take_snapshot(vision_1__BLUE_BOX)

    if blue_box[0].exists:
        if blue_box[0].width < 100:
            drivetrain.drive_for(FORWARD, 10, MM)
    else:
        drivetrain.stop()

    wait(50, MSEC)

.ความสูง #

.height จะส่งคืนค่าความสูงของวัตถุที่ตรวจพบในหน่วยพิกเซล ซึ่งเป็นจำนวนเต็มระหว่าง 1 ถึง 212

# Move towards a blue object until its height is
# larger than 100 pixels
while True:
    blue_box = vision_1.take_snapshot(vision_1__BLUE_BOX)

    if blue_box[0].exists:
        if blue_box[0].height < 100:
            drivetrain.drive_for(FORWARD, 10, MM)
    else:
        drivetrain.stop()

    wait(50, MSEC)

.centerX #

.centerX ที่ตรวจพบในหน่วยพิกเซล ซึ่งเป็นจำนวนเต็มระหว่าง 0 ถึง 316

# Turn slowly until the largest blue object is centered
# in front of the Vision Sensor.
drivetrain.set_turn_velocity(10, PERCENT)
drivetrain.turn(RIGHT)

while True:
    blue_box = vision_1.take_snapshot(vision_1__BLUE_BOX)

    if blue_box[0].exists:
        if 140 < vision_1.largest_object().centerX < 180: 
            drivetrain.stop()

    wait(10,MSEC)

.centerY #

.centerY ที่ตรวจพบในหน่วยพิกเซล ซึ่งเป็นจำนวนเต็มระหว่าง 0 ถึง 212

# Move towards a blue object until its
# center y-coordinate is more than 140 pixels
while True:
    blue_box = vision_1.take_snapshot(vision_1__BLUE_BOX)

    if blue_box[0].exists:
        if blue_box[0].centerY < 140:
            drivetrain.drive(FORWARD)
    else:
        drivetrain.stop()

    wait(50, MSEC)

.มุม #

.angle ส่งคืนค่าการวางแนวของวัตถุที่ตรวจพบในหน่วยองศา ซึ่งเป็นจำนวนเต็มระหว่าง 0 ถึง 359

# Turn left or right depending on how a
# configured box code is rotated
while True: 
    box_code = vision_1.take_snapshot(vision_1__BOX_CODE)

    if box_code[0].exists: 
        if 50 < box_code[0].angle < 100:
            drivetrain.turn(RIGHT)
            
        elif 270 < box_code[0].angle < 330:
            drivetrain.turn(LEFT)
        
        else:
            drivetrain.stop()
    else:
        drivetrain.stop()

    wait(50, MSEC)

.originX #

.originX วัตถุที่ตรวจพบในหน่วยพิกเซล ซึ่งเป็นจำนวนเต็มระหว่าง 0 ถึง 316

# Display if a red object is to the
# left or the right
while True:
    brain.screen.clear_screen()
    brain.screen.set_cursor(1,1)
    
    red_box = vision_1.take_snapshot(vision_1__RED_BOX)
    
    if red_box[0].exists:
        if red_box[0].originX < 160:
            brain.screen.print("To the left!")
        else: 
            brain.screen.print("To the right!")

    wait(50, MSEC)

.originY #

.originY วัตถุที่ตรวจพบในหน่วยพิกเซล ซึ่งเป็นจำนวนเต็มระหว่าง 0 ถึง 212

# Display if a red object is close or far
# from the robot
while True:
    brain.screen.clear_screen()
    brain.screen.set_cursor(1,1)
    
    red_box = vision_1.take_snapshot(vision_1__RED_BOX)

    if red_box[0].exists:
        if red_box[0].originY < 80:
            brain.screen.print("Far")
        else: 
            brain.screen.print("Close")

    wait(50, MSEC)

ผู้สร้าง #

ตัวสร้าง (Constructor) ใช้สำหรับสร้างวัตถุ Vision, Signatureและ Code ด้วยตนเอง ซึ่งจำเป็นสำหรับการกำหนดค่าเซ็นเซอร์ภายนอก VEXcode

Vision Sensor #

Vision สร้างเซ็นเซอร์ตรวจจับภาพ

วิธีใช้

Vision(port, brightness, sigs)

พารามิเตอร์	คำอธิบาย
`port`	เซ็นเซอร์ตรวจจับภาพเชื่อมต่อกับ Smart Port หมายเลข 1 ถึง 12
`brightness`	(ไม่บังคับ) ค่าความสว่างสำหรับเซ็นเซอร์ตรวจจับภาพ ตั้งแต่ 1 ถึง 100
`sigs`	ไม่บังคับ ชื่อของวัตถุ ลายเซ็นสี หรือ รหัสสี อย่างน้อยหนึ่งรายการ

ตัวอย่าง

# Create a new Signature "RED_BOX" with the Signature class
RED_BOX = Signature(1, -3911, -3435, -3673,10879, 11421, 11150,2.5, 0)
# Create a new Vision Sensor "vision_1" with the Vision
# class, with the "RED_BOX" Signature.
vision_1 = Vision(Ports.PORT1, 100, RED_BOX)

# Move forward if a red object is detected
while True:
    red_object = vision_1.take_snapshot(RED_BOX)
    if red_object[0].exists:
        drivetrain.drive_for(FORWARD, 10, MM)
    wait(5, MSEC)

Color Signature #

Signature สร้างลายเซ็นสี สามารถจัดเก็บลายเซ็นสีที่แตกต่างกันได้สูงสุดเจ็ดแบบบนเซ็นเซอร์ตรวจจับภาพพร้อมกัน

วิธีใช้:

Signature(index, uMin, uMax, uMean, vMin, vMax, vMean, rgb, type)

พารามิเตอร์	คำอธิบาย
`index`	ดัชนีของวัตถุ `Signature` ตั้งแต่ 1 - 7 หมายเหตุ: การสร้างวัตถุ `Signature` สองชิ้นที่มีหมายเลขดัชนีเดียวกัน จะทำให้วัตถุชิ้นที่สองที่สร้างขึ้นมาแทนที่วัตถุชิ้นแรก
`uMin`	ค่าตั้งแต่ `uMin` ใน Vision Utility
`uMax`	ค่าตั้งแต่ `uMax` ใน Vision Utility
`uMean`	ค่าตั้งแต่ `uMean` ใน Vision Utility
`vMin`	ค่าตั้งแต่ `vMin` ใน Vision Utility
`vMax`	ค่าตั้งแต่ `vMax` ใน Vision Utility
`vMean`	ค่าตั้งแต่ `vMean` ใน Vision Utility
`rgb`	ค่าตั้งแต่ `rgb` ใน Vision Utility
`type`	ค่าตั้งแต่ `type` ใน Vision Utility

เพื่อให้ได้ค่าสำหรับการสร้างลายเซ็นสี ให้ไปที่ Vision Utility เมื่อกำหนดค่าลายเซ็นสีเสร็จแล้ว ให้คัดลอกค่าพารามิเตอร์จากหน้าต่างการกำหนดค่า

ตัวอย่าง

# Create a new Signature RED_BOX with the Signature class
RED_BOX = Signature(1, 10121, 10757, 10439,-1657, -1223, -1440,2.5, 1)
# Create a new Vision Sensor "vision_1" with the Vision
# class, with the RED_BOX Signature.
vision_1 = Vision(Ports.PORT1, 100, RED_BOX)

# Move forward if a red object is detected
while True:
    red_object = vision_1.take_snapshot(RED_BOX)
    if red_object[0].exists:
        drivetrain.drive_for(FORWARD, 10, MM)
    wait(5, MSEC)

Color Code #

คำสั่ง Code สร้างรหัสสี โดยต้องมีลายเซ็นสีที่กำหนดไว้แล้วอย่างน้อยสองลายเซ็นจึงจะสามารถใช้งานได้ เซ็นเซอร์ตรวจจับภาพสามารถจัดเก็บรหัสสีได้สูงสุดแปดรหัสพร้อมกัน

วิธีใช้:

Code(sig1, sig2, sig3, sig4, sig5)

พารามิเตอร์	คำอธิบาย
`sig1`	ลายเซ็นสี ที่สร้างไว้ก่อนหน้านี้
`sig2`	ลายเซ็นสี ที่สร้างไว้ก่อนหน้านี้
`sig3`	ตัวเลือกเสริม ลายเซ็นสี ที่สร้างไว้ก่อนหน้านี้
`sig4`	ตัวเลือกเสริม ลายเซ็นสี ที่สร้างไว้ก่อนหน้านี้
`sig5`	ตัวเลือกเสริม ลายเซ็นสี ที่สร้างไว้ก่อนหน้านี้

ตัวอย่าง

# Create two new Signatures for a red and blue box
RED_BOX = Signature(1, 10121, 10757, 10439,-1657, -1223, -1440, 2.5, 1)
BLUE_BOX = Signature(2, -4443, -3373, -3908,6253, 7741, 6997, 2.5, 1)
# Create a Color Code for a red box to the left of a blue box
RED_BLUE = Code(RED_BOX, BLUE_BOX)
# Create a new Vision Sensor "vision_1" with the Vision
# class, with the red_box and blue_box Signatures.
vision_1 = Vision(Ports.PORT1, 100, RED_BOX, BLUE_BOX)

# Display a message if Color Code is detected
while True:
    brain.screen.set_cursor(1, 1)
    brain.screen.clear_row(1)
    # Change to any configured Color Code
    box_code = vision_1.take_snapshot(RED_BLUE)
    if box_code[0].exists:
        brain.screen.print("Color code detected!")
        wait(100, MSEC)