विज़न डेटा चैलेंज - पायथन

विजन डेटा चैलेंज का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि छात्र विजन सेंसर के स्नैपशॉट से एकत्रित डेटा को समझें और यह भी समझें कि केंद्र के X और Y मानों की गणना कैसे की जाती है। इस लैब को पूरा करने के बाद आपके छात्रों को यह भी समझ आ जाना चाहिए कि उस 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 रोबोट के केंद्र बिंदु के सापेक्ष वस्तु कहाँ स्थित है), और कॉन्फ़िगरेशन करते समय वस्तुओं का नामकरण करने के सर्वोत्तम तरीके क्या हैं।

विद्यार्थियों के उत्तरों पर कक्षा में चर्चा की जा सकती है और/या आप यह सुनिश्चित करने के लिए उनकी इंजीनियरिंग नोटबुक की समीक्षा कर सकते हैं कि उन्होंने गतिविधि को सफलतापूर्वक पूरा किया है।

1. vision_5.take_snapshot(YELLOWBOX)

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

5. एक। येलो गियर

   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 घन।

अब जबकि विजन सेंसर द्वारा रिपोर्ट किए गए कुछ डेटा को बेहतर ढंग से समझा जा चुका है, छात्र इन सेंसिंग निर्देशों का उपयोग किसी प्रोजेक्ट में करना चाह सकते हैं। उन्हें ऐसा करने की संभावना तलाशने 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("पता लगाई 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().width)
        brain.screen.next_row()
        brain.screen.print("ऊंचाई:", vision_5.largest_object().height)
        brain.screen.next_row()
    
    else:
        brain.screen.print("कोई लाल वस्तु नहीं")

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

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)