8787捉米奇:
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主題:貓抓老鼠
任務:
材料
項目 | 品名 | 單位 | 數量 |
1 | VTS-8787C視覺感測器 | 片 | 1 |
2 | micro USB傳輸線 | 條 | 1 |
l 請準備測試用矩形、圓形、多邊形與三角形各一。
造形設計
功能設計
首先,依序匯入四個造型的米奇rectangle、circle、triangle和pentagon,並以一般變數命名的常規,將之重新命為小寫名字
接著,如同心情指數:使用VIA Pixetto視覺感測器之形狀偵測(Shape Detection)功能方式,在Pixetto Utility上選用「形狀偵測」功能後,將之套用至8787。
我們讓四隻米奇在畫面上四處滑行出沒。當8787識別出矩形、三角形、圓形或多邊形時,讓小貓滑向它所對應到形狀的米奇。
在著色本:使用VIA Pixetto視覺感測器之顏色偵測功能中,我們已整理出8787對於顏色辨識的基本程式架構。所以,我們得以在此加列出8787形狀識別功能的程式架構為:。
此外,依據VIA Pixetto視覺感測器大開箱(unboxing):AI開發工具(Development Kits)篇內文說明與VIA的官方文件(https://reurl.cc/ldQbbQ),我們將8787各項功能的控制積木詳列如表 1所示以方便讀者做對照。
編號 |
8787內建功能 |
功能說明 |
回傳值 |
適用時機 |
未知物體辨識 |
Pixetto Scratch程式控制架構 |
1 |
顏色偵測 |
偵測物體顏色、大小、與位置 |
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color |
2 |
組合色偵測 |
偵測包含特定顏色組合的物體 |
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colorCom |
3 |
形狀偵測 |
偵測幾何形狀,例如三角形、四邊形、五邊形等等 |
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|
shape |
4 |
球體偵測 |
偵測符合指定顏色的球體 |
大小與位置 |
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sphere |
5 |
模板匹配 |
比較圖像的相似度,來辨識物體 |
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靜態照片識別 |
ü |
template |
6 |
特徵點檢測 |
根據物體的特徵點來分類。可儲存五組特徵點 |
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point |
7 |
人臉偵測 |
偵測人臉的位置與大小。 |
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face |
8 |
四月標記 |
二維碼辨識 |
編號、位置、大小與三軸傾斜角度 |
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ü |
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9 |
手寫數字辨識 |
辨識手寫的阿拉伯數字 |
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number |
10 |
手寫英文字母辨識 |
辨識手寫英文字母 |
字母編號、大小與位置 |
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letter |
11 |
交通號誌辨識 |
|
交通號誌的編號、大小與位置 |
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sign |
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12 |
神經網路 |
運行上傳的神經網路模型進行物體分類 |
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ü |
neural |
13 |
遠端計算 |
以WiFi連接PC或伺服器來實現進階物體分類 |
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|
ü |
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14 |
道路偵測 |
|
車道中心點及道路兩側邊緣 |
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15 |
數字運算 |
手寫算式與計算結果。 |
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16 |
簡易分類器 |
根據物體特徵給出特徵編號 |
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區分有明顯差異特徵的物體 |
ü |
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表 表1:8787內建功能對照表。
成果展示
教學活動設計
参考資料:
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