התחלה מהירה לתכנות FRC

Limelight תומכת בפרוטוקולים REST/HTTP, Websocket, Modbus ו-NetworkTables עבור נתוני מיקוד, נתוני סטטוס ותצורה חיה. פורמטים של JSON ופלט גולמי זמינים. ראה את חלק ה-APIs במסמכים למידע נוסף.

עבור קבוצות FRC, הפרוטוקול המומלץ הוא NetworkTables. Limelight מפרסמת את כל נתוני המיקוד, כולל dump JSON מלא, ל-NetworkTables ב-100hz. קבוצות יכולות גם להגדיר בקרות כמו ledMode, חלון חיתוך ועוד באמצעות NetworkTables. קבוצות FRC יכולות להשתמש בספריות Limelight Lib Java ו-C++ כדי להתחיל עם Limelight תוך שניות. Limelight Lib היא הדרך הקלה ביותר להתחיל

LimelightLib:

Java, CPP

Java

double tx = LimelightHelpers.getTX("");

C++

#include "LimelightHelpers.h"

double tx = LimelightHelpers::getTX("");
double ty = LimelightHelpers::getTY("");

Python

wip

אם אתם רוצים לדלג על LimelightLib ולקפוץ ישר לתכנות עם NetworkTables:

Java

import edu.wpi.first.wpilibj.smartdashboard.SmartDashboard;
import edu.wpi.first.networktables.NetworkTable;
import edu.wpi.first.networktables.NetworkTableEntry;
import edu.wpi.first.networktables.NetworkTableInstance;

NetworkTable table = NetworkTableInstance.getDefault().getTable("limelight");
NetworkTableEntry tx = table.getEntry("tx");
NetworkTableEntry ty = table.getEntry("ty");
NetworkTableEntry ta = table.getEntry("ta");

//קריאת ערכים באופן תקופתי
double x = tx.getDouble(0.0);
double y = ty.getDouble(0.0);
double area = ta.getDouble(0.0);

//פרסום ל-smart dashboard באופן תקופתי
SmartDashboard.putNumber("LimelightX", x);
SmartDashboard.putNumber("LimelightY", y);
SmartDashboard.putNumber("LimelightArea", area);

C++

#include "frc/smartdashboard/Smartdashboard.h"
#include "networktables/NetworkTable.h"
#include "networktables/NetworkTableInstance.h"
#include "networktables/NetworkTableEntry.h"
#include "networktables/NetworkTableValue.h"
#include "wpi/span.h"

std::shared_ptr<nt::NetworkTable> table = nt::NetworkTableInstance::GetDefault().GetTable("limelight");
double targetOffsetAngle_Horizontal = table->GetNumber("tx",0.0);
double targetOffsetAngle_Vertical = table->GetNumber("ty",0.0);
double targetArea = table->GetNumber("ta",0.0);
double targetSkew = table->GetNumber("ts",0.0);

LabView

Python

import cv2
import numpy as np

# runPipeline() נקראת בכל פריים על ידי ה-backend של Limelight.
def runPipeline(image, llrobot):
    # המרת תמונת הקלט למרחב הצבעים HSV
    img_hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # המרת ה-HSV לתמונה בינארית על ידי הסרת כל הפיקסלים
    # שאינם נופלים בטווח ערכי HSV Min/Max הבאים
    img_threshold = cv2.inRange(img_hsv, (60, 70, 70), (85, 255, 255))

    # מציאת קונטורים בתמונה הבינארית החדשה
    contours, _ = cv2.findContours(img_threshold,
    cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    largestContour = np.array([[]])

    # אתחול מערך ריק של ערכים לשליחה בחזרה לרובוט
    llpython = [0,0,0,0,0,0,0,0]

    # אם זוהו קונטורים, צייר אותם
    if len(contours) > 0:
        cv2.drawContours(image, contours, -1, 255, 2)
        # רישום הקונטור הגדול ביותר
        largestContour = max(contours, key=cv2.contourArea)

        # קבלת תיבת הגבול הלא מסובבת שמקיפה את הקונטור
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(largestContour)

        # ציור תיבת הגבול הלא מסובבת
        cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,255),2)

        # רישום נתונים מותאמים אישית לשליחה בחזרה לרובוט
        llpython = [1,x,y,w,h,9,8,7]

    # החזרת הקונטור הגדול ביותר עבור הצלב של LL, התמונה המשונה, ונתוני רובוט מותאמים אישית
    return largestContour, image, llpython