ভিশন ডেটা চ্যালেঞ্জ - পাইথন

ভিশন ডেটা চ্যালেঞ্জের উদ্দেশ্য হল শিক্ষার্থীরা ভিশন সেন্সরের স্ন্যাপশট থেকে সংগৃহীত ডেটা এবং কেন্দ্র X এবং Y মান কীভাবে গণনা করা হয় তা বুঝতে পারে তা নিশ্চিত করা। তোমার শিক্ষার্থীদের এই ল্যাবটি কীভাবে সেই তথ্য ব্যাখ্যা করা যেতে পারে (যেমন, রোবটের কেন্দ্রবিন্দুর সাপেক্ষে বস্তুটি কোথায় তা নির্ধারণ করতে কেন্দ্র X মান ব্যবহার করা যেতে পারে) এবং কনফিগার করার সময় বস্তুর নামকরণের সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি বোঝার মাধ্যমে শেষ করা উচিত।

শিক্ষার্থীদের উত্তরগুলি ক্লাসে আলোচনা করা যেতে পারে এবং/অথবা আপনি তাদের ইঞ্জিনিয়ারিং নোটবুকগুলি পর্যালোচনা করতে পারেন যাতে তারা সফলভাবে কার্যকলাপটি সম্পন্ন করতে পারে।

1. vision_5.take_snapshot(হলুদবক্স)

2. 
3. ইয়েলোবক্স রোবটের কেন্দ্রবিন্দুর সামান্য বাম দিকে অবস্থিত কিন্তু মাত্র ১৬.৫ পিক্সেলের পার্থক্যে (মাঝে ১৫৭.৫ - ১৪১)।
4. ইয়েলোবক্স রোবটের কেন্দ্রবিন্দুর থেকে সামান্য কম, কিন্তু মাত্র ৫.৫ পিক্সেলের পার্থক্যে (১১১ - কেন্দ্রবিন্দু ১০৫.৫)।

5. ক. হলুদ গিয়ার

   এটি একটি ভালো নাম কারণ এটি কেবল বস্তুর রঙই নয় বরং বস্তুর ধরণও বর্ণনা করে। এটি একটি গিয়ার,টি বাক্স বা ঘনক নয়।

এখন যেহেতু ভিশন সেন্সরের কিছু রিপোর্ট করা তথ্য আরও ভালোভাবে বোঝা গেছে, শিক্ষার্থীরা হয়তো এই সেন্সিং নির্দেশাবলী একটি প্রকল্পের মধ্যে ব্যবহার করতে চাইতে পারে। তাদের এটি করে অন্বেষণ করার অনুমতি দিন।

def check_red_callback():
    brain.screen.set_font(FontType.MONO40)
    brain.screen.clear_row(3)
    brain.screen.set_cursor(3, 1)
    vision_5_objects = vision_5.take_snapshot(REDBOX)

    if (vision_5_objects):
        brain.screen.print("লাল বস্তু পাওয়া গেছে")
        brain.screen.next_row()
        brain.screen.print("সনাক্তকৃত বস্তুর সংখ্যা:", len(vision_5_objects))
        brain.screen.next_row()
        brain.screen.print("Center X:", vision_5.largest_object().centerX)
        brain.screen.next_row()
        brain.screen.print("Center Y:", vision_5.largest_object().centerY)
        brain.screen.next_row()
        brain.screen.print("Width:", vision_5.largest_object().width)
        brain.screen.next_row()
        brain.screen.print("Height:", vision_5.largest_object().height)
        brain.screen.next_row()
    
    else:
        brain.screen.print("No Red Object")

আরও উন্নত শিক্ষার্থীরা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য একটি প্রকল্পের মধ্যে এই নির্দেশাবলী ব্যবহার করতে পারে।

while True:
    drivetrain.drive(FORWARD)
    vision_5_objects = vision_5.take_snapshot(REDBOX)
    if (vision_5_objects) and (vision_5.largest_object().centerX < 157.5):
        drivetrain.turn_for(LEFT, 90, DEGREES)
    else:
        drivetrain.turn_for(RIGHT, 90, DEGREES)
        wait(5, MSEC)