विज़न डेटा चैलेंज - पायथन

विज़न डेटा चैलेंज का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि छात्र विज़न सेंसर के स्नैपशॉट से एकत्रित डेटा को समझें और केंद्र X और Y मानों की गणना कैसे की जाती है। आपके विद्यार्थियों को इस प्रयोगशाला को इस बात की समझ के साथ समाप्त करना चाहिए कि डेटा की व्याख्या कैसे की जा सकती है (उदाहरण के लिए, केंद्र X मान का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है कि ऑब्जेक्ट रोबोट के केंद्र बिंदु के सापेक्ष कहां है), और कॉन्फ़िगरेशन करते समय ऑब्जेक्ट्स को नाम देने के सर्वोत्तम अभ्यास।

छात्रों के उत्तरों पर कक्षा में चर्चा की जा सकती है और/या आप उनकी इंजीनियरिंग नोटबुक की समीक्षा कर सकते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि उन्होंने गतिविधि सफलतापूर्वक पूरी की है।

1. vision_5.take_snapshot(YELLOWBOX)

2. 
3. येलोबॉक्स रोबोट के केंद्र बिंदु से थोड़ा बाईं ओर है, लेकिन केवल 16.5 पिक्सल (केंद्र 157.5 - 141) के अंतर से।
4. येलोबॉक्स रोबोट के केंद्र बिंदु से थोड़ा नीचे है लेकिन केवल 5.5 पिक्सेल (111 - केंद्र 105.5) के अंतर से।

5. एक। येलोगियर

   यह एक बेहतर नाम है क्योंकि यह न केवल वस्तु के रंग का वर्णन करता है बल्कि वस्तु के प्रकार का भी वर्णन करता है। यह एक गियर है,नहीं,एक बॉक्स या क्यूब है।

अब जबकि विज़न सेंसर के कुछ रिपोर्ट किए गए डेटा को बेहतर ढंग से समझा जा चुका है, तो छात्र इन सेंसिंग निर्देशों का उपयोग किसी प्रोजेक्ट में करना चाह सकते हैं। उन्हें ऐसा करने का अवसर दें।

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("लाल वस्तु मिली")
        brain.screen.next_row()
        brain.screen.print("पाई गई वस्तुओं की संख्या:", len(vision_5_objects))
        brain.screen.next_row()
        brain.screen.print("केंद्र X:", vision_5.largest_object().centerX)
        brain.screen.next_row()
        brain.screen.print("केंद्र Y:", vision_5.largest_object().centerY)
        brain.screen.next_row()
        brain.screen.print("चौड़ाई:", vision_5.largest_object().चौड़ाई)
        brain.screen.next_row()
        brain.screen.print("ऊँचाई:", vision_5.largest_object().ऊँचाई)
        brain.screen.next_row()
    
    else:
        brain.screen.print("कोई लाल वस्तु नहीं")

अधिक उन्नत छात्र निर्णय लेने के लिए किसी परियोजना में इन निर्देशों का उपयोग कर सकते हैं।

जबकि सत्य:
    drivetrain.drive(FORWARD)
    vision_5_objects = vision_5.take_snapshot(REDBOX)
    यदि (vision_5_objects) और (vision_5.largest_object().centerX < 157.5):
        drivetrain.turn_for(LEFT, 90, DEGREES)
    अन्यथा:
        drivetrain.turn_for(RIGHT, 90, DEGREES)
        wait(5, MSEC)