JSON परिणाम विनिर्देश

Limelight का JSON परिणाम आउटपुट लक्ष्यीकरण परिणामों वाले संग्रहों का एक समूह है। रेट्रोरिफ्लेक्टिव, फिड्यूशियल, न्यूरल क्लासिफायर और न्यूरल डिटेक्टर परिणामों के लिए अलग-अलग संग्रह मौजूद हैं। JSON मानव-पठनीय है और किसी भी भाषा में किसी भी प्लेटफॉर्म पर पार्स करना आसान है, इसलिए यह अधिकांश उपयोग-मामलों के लिए एकदम सही है।

समान JSON परिणाम आउटपुट REST/HTTP, Websocket और NetworkTables API का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है।

हमारे FRC लाइब्रेरीज के साथ इस JSON आउटपुट को पार्स करना अत्यंत आसान है।

Limelightlib में JSON डंप को LimelightResults ऑब्जेक्ट में पार्स करने की अंतर्निहित कार्यक्षमता है।

https://github.com/LimelightVision/limelightlib-wpijava

https://github.com/LimelightVision/limelightlib-wpicpp

प्रत्येक JSON परिणाम में निम्नलिखित प्रविष्टियाँ होती हैं:

कुंजी नाम	मान विवरण
tl	लक्ष्यीकरण विलंबता (इस फ्रेम में ट्रैकिंग लूप द्वारा खपत किए गए मिलीसेकंड)
cl	कैप्चर विलंबता (मध्य पंक्ति के एक्सपोजर के अंत से ट्रैकिंग लूप की शुरुआत तक के मिलीसेकंड)
tx	क्रॉसहेयर से लक्ष्य तक क्षैतिज ऑफसेट (LL1: -27 डिग्री से 27 डिग्री / LL2: -29.8 से 29.8 डिग्री)
ty	क्रॉसहेयर से लक्ष्य तक ऊर्ध्वाधर ऑफसेट (LL1: -20.5 डिग्री से 20.5 डिग्री / LL2: -24.85 से 24.85 डिग्री)
txnc	प्रिंसिपल पिक्सेल से लक्ष्य तक क्षैतिज ऑफसेट (डिग्री)
tync	प्रिंसिपल पिक्सेल से लक्ष्य तक ऊर्ध्वाधर ऑफसेट (डिग्री)
ta	लक्ष्य का अविकृत, सामान्यीकृत क्षेत्रफल (0-100)
PythonOut	पायथन SnapScript पाइपलाइन से आउटपुट डेटा
stdev_mt1	MT1 मानक विचलन [x, y, z, रोल, पिच, यॉ] (मीटर, डिग्री)
stdev_mt2	MT2 मानक विचलन [x, y, z, रोल, पिच, यॉ] (मीटर, डिग्री)
pID	वर्तमान पाइपलाइन इंडेक्स
pTYPE	वर्तमान पाइपलाइन प्रकार जैसे "pipe_color"
ts	बूट से मिलीसेकंड में टाइमस्टैम्प
v	वैधता संकेतक। 1 = वैध लक्ष्य, 0 = कोई वैध लक्ष्य नहीं
botpose	बॉटपोज़ (मेगाटैग): x,y,z, रोल, पिच, यॉ (मीटर, डिग्री)
botpose_wpired	बॉटपोज़ (मेगाटैग, WPI रेड ड्राइवरस्टेशन): x,y,z, रोल, पिच, यॉ (मीटर, डिग्री)
botpose_wpiblue	बॉटपोज़ (मेगाटैग, WPI ब्लू ड्राइवरस्टेशन): x,y,z, रोल, पिच, यॉ (मीटर, डिग्री)
botpose_orb	बॉटपोज़ (मेगाटैग2): x,y,z, रोल, पिच, यॉ (मीटर, डिग्री)
botpose_orb_wpired	बॉटपोज़ (मेगाटैग2, WPI रेड ड्राइवरस्टेशन): x,y,z, रोल, पिच, यॉ (मीटर, डिग्री)
botpose_orb_wpiblue	बॉटपोज़ (मेगाटैग2, WPI ब्लू ड्राइवरस्टेशन): x,y,z, रोल, पिच, यॉ (मीटर, डिग्री)
botpose_avgarea	बॉटपोज़ की गणना के लिए उपयोग किए गए टैग का औसत क्षेत्रफल
botpose_avgdist	बॉटपोज़ की गणना के लिए उपयोग किए गए टैग के बीच अधिकतम दूरी (मीटर)
botpose_span	बॉटपोज़ की गणना के लिए उपयोग किए गए टैग के बीच अधिकतम दूरी (मीटर)
botpose_tagcount	बॉटपोज़ की गणना के लिए उपयोग किए गए टैग की संख्या
Retro	रंग/रेट्रोरिफ्लेक्टिव पाइपलाइन परिणाम संग्रह
Fiducial	AprilTag पाइपलाइन परिणाम संग्रह
Detector	न्यूरल डिटेक्टर पाइपलाइन परिणाम संग्रह
Classifier	क्लासिफायर पाइपलाइन परिणाम संग्रह
Barcode	बारकोड पाइपलाइन परिणाम संग्रह

रंग/रेट्रोरिफ्लेक्टिव परिणाम

"Retro" सरणी में निम्नलिखित संरचना वाली प्रविष्टियाँ होती हैं:

कुंजी नाम	मान विवरण
t6c_ts	solvepnp द्वारा गणना किए गए लक्ष्य स्थान में कैमरा की स्थिति (x,y,z,rx,ry,rz)
t6r_fs	solvepnp द्वारा गणना किए गए फील्ड स्थान में रोबोट की स्थिति (x,y,z,rx,ry,rz)
t6r_ts	solvepnp द्वारा गणना किए गए लक्ष्य स्थान में रोबोट की स्थिति (x,y,z,rx,ry,rz)
t6t_cs	solvepnp द्वारा गणना किए गए कैमरा स्थान में लक्ष्य की स्थिति (x,y,z,rx,ry,rz)
t6t_rs	solvepnp द्वारा गणना किए गए रोबोट स्थान में लक्ष्य की स्थिति (x,y,z,rx,ry,rz)
ta	छवि के प्रतिशत के रूप में लक्ष्य का आकार (0-1)
tx	क्रॉसहेयर के सापेक्ष डिग्री में लक्ष्य के केंद्र का X-निर्देशांक। सकारात्मक-दाएं, केंद्र-शून्य
tx_nocross	प्रमुख पिक्सेल के सापेक्ष डिग्री में लक्ष्य के केंद्र का X-निर्देशांक। सकारात्मक-दाएं, केंद्र-शून्य
txp	क्रॉसहेयर के सापेक्ष पिक्सेल में लक्ष्य के केंद्र का X-निर्देशांक। सकारात्मक-दाएं, केंद्र-शून्य
ty	क्रॉसहेयर के सापेक्ष डिग्री में लक्ष्य के केंद्र का Y-निर्देशांक। सकारात्मक-नीचे, केंद्र-शून्य
ty_nocross	प्रमुख पिक्सेल के सापेक्ष डिग्री में लक्ष्य के केंद्र का Y-निर्देशांक। सकारात्मक-दाएं, केंद्र-शून्य
typ	क्रॉसहेयर के सापेक्ष पिक्सेल में लक्ष्य के केंद्र का Y-निर्देशांक। सकारात्मक-नीचे, केंद्र-शून्य
pts	कोने सरणी (पिक्सेल) [x0,y0,x1,y1.....]. आउटपुट टैब में सक्षम होना चाहिए

रंग / रेट्रोरिफ्लेक्टिव पाइपलाइन के लिए उदाहरण JSON

{
  "Barcode": [],
  "Classifier": [],
  "Detector": [],
  "Fiducial": [],
  "PythonOut": [],
  "Retro": [
    {
      "pts": [],
      "t6c_ts": [],
      "t6r_fs": [],
      "t6r_ts": [],
      "t6t_cs": [],
      "t6t_rs": [],
      "ta": 0.00531171215698123,
      "tx": -4.535492777705656,
      "tx_nocross": -4.428826910553056,
      "txp": 542.53076171875,
      "ty": -1.1722867231218714,
      "ty_nocross": -0.09285491974145543,
      "typ": 504.5538635253906
    },
    {
      "pts": [],
      "t6c_ts": [],
      "t6r_fs": [],
      "t6r_ts": [],
      "t6t_cs": [],
      "t6t_rs": [],
      "ta": 0.005779948551207781,
      "tx": 8.465099348209478,
      "tx_nocross": 8.571765215362078,
      "txp": 822.1087036132812,
      "ty": -2.524207730360601,
      "ty_nocross": -1.444775926980185,
      "typ": 533.6112060546875
    },
  ],
  "botpose": [
    0,
    0,
    0,
    0,
    0,
    0
  ],
  "botpose_avgarea": 0,
  "botpose_avgdist": 0,
  "botpose_orb": [
    0,
    0,
    0,
    0,
    0,
    0
  ],
  "botpose_orb_wpiblue": [
    0,
    0,
    0,
    0,
    0,
    0
  ],
  "botpose_orb_wpired": [
    0,
    0,
    0,
    0,
    0,
    0
  ],
  "botpose_span": 0,
  "botpose_tagcount": 0,
  "botpose_wpiblue": [
    0,
    0,
    0,
    0,
    0,
    0
  ],
  "botpose_wpired": [
    0,
    0,
    0,
    0,
    0,
    0
  ],
  "cl": 37.619998931884766,
  "focus_metric": 0,
  "pID": 0,
  "pTYPE": "pipe_color",
  "stdev_mt1": [
    0,
    0,
    0,
    0,
    0,
    0
  ],
  "stdev_mt2": [
    0,
    0,
    0,
    0,
    0,
    0
  ],
  "t6c_rs": [
    0,
    0,
    0,
    0,
    0,
    0
  ],
  "ta": 0.39156023412942886,
  "tl": 22.64053726196289,
  "ts": 215248.979204,
  "tx": -4.3848327488723555,
  "txnc": -4.278166881719756,
  "ty": -1.1144596937982527,
  "tync": -0.035027890417836716,
  "v": 1
}

AprilTag/Fiducial परिणाम

"Fiducial" सरणी में निम्नलिखित संरचना वाली प्रविष्टियाँ होती हैं:

कुंजी नाम	मान विवरण
fid	Fiducial टैग आईडी
fam	Fiducial परिवार (16H5C, 25H9C, 36H11C, आदि)
pts	व्यक्तिगत कोने के बिंदुओं को लौटाता है। सक्षम होना चाहिए।
skew	वर्तमान में अप्रयुक्त
t6c_ts	इस fiducial द्वारा गणना की गई लक्ष्य स्थान में कैमरा की स्थिति (x,y,z,पिच,याव,रोल) (मीटर, डिग्री)
t6r_fs	इस fiducial द्वारा गणना की गई फील्ड स्थान में रोबोट की स्थिति (x,y,z,पिच,याव,रोल) (मीटर, डिग्री)
t6r_fs_orb	इस fiducial द्वारा गणना की गई फील्ड स्थान में रोबोट की स्थिति (Megatag2) (x,y,z,पिच,याव,रोल) (मीटर, डिग्री)
t6r_ts	इस fiducial द्वारा गणना की गई लक्ष्य स्थान में रोबोट की स्थिति (x,y,z,पिच,याव,रोल) (मीटर, डिग्री)
t6t_cs	इस fiducial द्वारा गणना की गई कैमरा स्थान में लक्ष्य की स्थिति (x,y,z,पिच,याव,रोल) (मीटर, डिग्री)
t6t_rs	इस fiducial द्वारा गणना की गई रोबोट स्थान में लक्ष्य की स्थिति (x,y,z,पिच,याव,रोल) (मीटर, डिग्री)
ta	छवि के प्रतिशत के रूप में लक्ष्य का आकार (0-1)
tx	क्रॉसहेयर के सापेक्ष डिग्री में लक्ष्य के केंद्र का X-निर्देशांक। सकारात्मक-दाएं, केंद्र-शून्य
tx_nocross	प्रमुख पिक्सेल के सापेक्ष डिग्री में लक्ष्य के केंद्र का X-निर्देशांक। सकारात्मक-दाएं, केंद्र-शून्य
txp	क्रॉसहेयर के सापेक्ष पिक्सेल में लक्ष्य के केंद्र का X-निर्देशांक। सकारात्मक-दाएं, केंद्र-शून्य
ty	क्रॉसहेयर के सापेक्ष डिग्री में लक्ष्य के केंद्र का Y-निर्देशांक। सकारात्मक-नीचे, केंद्र-शून्य
ty_nocross	प्रमुख पिक्सेल के सापेक्ष डिग्री में लक्ष्य के केंद्र का Y-निर्देशांक। सकारात्मक-दाएं, केंद्र-शून्य
typ	क्रॉसहेयर के सापेक्ष पिक्सेल में लक्ष्य के केंद्र का Y-निर्देशांक। सकारात्मक-नीचे, केंद्र-शून्य
pts	कोने सरणी (पिक्सेल) [x0,y0,x1,y1.....]. आउटपुट टैब में सक्षम होना चाहिए

AprilTag पाइपलाइन के लिए उदाहरण JSON

{
    "Classifier": [],
    "Detector": [],
    "Fiducial": [
    {
        "fID": 2,
        "fam": "16H5C",
        "pts": [],
        "skew": [],
        "t6c_ts": [
        0.33247368976801916,
        -0.05672695778305914,
        -2.5042031405987144,
        -4.680849607956358,
        -5.171154989721864,
        4.528697946312339
        ],
        "t6r_fs": [
        4.738896418276903,
        -1.5926603672041666,
        0.5194469577830592,
        4.522658587661256,
        4.258580454853879,
        5.5236539893713275
        ],
        "t6r_ts": [
        0.33247368976801916,
        -0.05672695778305914,
        -2.5042031405987144,
        -4.680849607956358,
        -5.171154989721864,
        4.528697946312339
        ],
        "t6t_cs": [
        -0.09991902572799474,
        -0.1234042720218289,
        2.5218203039582496,
        4.278368708252767,
        5.508508005282244,
        -4.1112864453027775
        ],
        "t6t_rs": [
        -0.09991902572799474,
        -0.1234042720218289,
        2.5218203039582496,
        4.278368708252767,
        5.508508005282244,
        -4.1112864453027775
        ],
        "ta": 0.005711808800697327,
        "tx": -2.0525293350219727,
        "txp": 149.4874725341797,
        "ty": 2.7294836044311523,
        "typ": 107.14710235595703
    }
    ],
    "Retro": [],
    "pID": 0,
    "tl": 19.78130340576172,
    "ts": 3284447.910569,
    "v": 1
}

न्यूरल डिटेक्टर परिणाम

"डिटेक्टर" सरणी में निम्नलिखित संरचना वाली प्रविष्टियाँ होती हैं:

कुंजी नाम	मान विवरण
class	मानव-पठनीय वर्ग नाम स्ट्रिंग
classID	वर्गID पूर्णांक
conf	भविष्यवाणी का विश्वास
pts	व्यक्तिगत कोने बिंदु [x,y] पिक्सेल में एक सरणी के रूप में। केंद्र-शून्य, दाएं और नीचे सकारात्मक। सक्षम होना चाहिए।
ta	छवि के प्रतिशत (0-1) के रूप में लक्ष्य का आकार
tx	क्रॉसहेयर के सापेक्ष डिग्री में लक्ष्य के केंद्र का X-निर्देशांक। सकारात्मक-दाएं, केंद्र-शून्य
tx_nocross	प्रमुख पिक्सेल के सापेक्ष डिग्री में लक्ष्य के केंद्र का X-निर्देशांक। सकारात्मक-दाएं, केंद्र-शून्य
txp	क्रॉसहेयर के सापेक्ष पिक्सेल में लक्ष्य के केंद्र का X-निर्देशांक। सकारात्मक-दाएं, केंद्र-शून्य
ty	क्रॉसहेयर के सापेक्ष डिग्री में लक्ष्य के केंद्र का Y-निर्देशांक। सकारात्मक-नीचे, केंद्र-शून्य
ty_nocross	प्रमुख पिक्सेल के सापेक्ष डिग्री में लक्ष्य के केंद्र का Y-निर्देशांक। सकारात्मक-दाएं, केंद्र-शून्य
typ	क्रॉसहेयर के सापेक्ष पिक्सेल में लक्ष्य के केंद्र का Y-निर्देशांक। सकारात्मक-नीचे, केंद्र-शून्य
pts	कोने सरणी (पिक्सेल) [x0,y0,x1,y1.....]. आउटपुट टैब में सक्षम होना चाहिए

डिटेक्टर पाइपलाइन के लिए उदाहरण JSON

{
    "Classifier": [],
    "Detector": [
    {
        "class": "person",
        "classID": 0,
        "conf": 0.83984375,
        "pts": [],
        "ta": 0.2608712911605835,
        "tx": -2.45949649810791,
        "txp": 147.5,
        "ty": -10.066887855529785,
        "typ": 165.5
    }
    ],
    "Fiducial": [],
    "Retro": [],
    "pID": 0,
    "tl": 63.50614547729492,
    "ts": 4932985.266867,
    "v": 1
}

न्यूरल वर्गीकरण परिणाम

"Classifier" सरणी में निम्नलिखित संरचना वाली प्रविष्टियाँ होती हैं:

कुंजी नाम	मान विवरण
class	मानव-पठनीय वर्ग नाम स्ट्रिंग
classID	वर्गID पूर्णांक
conf	भविष्यवाणी का विश्वास

वर्गीकरण पाइपलाइन के लिए उदाहरण JSON

{
    "Classifier": [
    {
        "class": "digital clock",
        "classID": 531,
        "conf": 0.16796875
    }
    ],
    "Detector": [],
    "Fiducial": [],
    "Retro": [],
    "pID": 0,
    "tl": 16.704740524291992,
    "ts": 4751332.7542280005,
    "v": 1
}

बारकोड परिणाम

"Barcode" सरणी में निम्नलिखित संरचना वाली प्रविष्टियाँ होती हैं:

कुंजी नाम	मान विवरण
fam	बारकोड परिवार जैसे "qr"
data	स्ट्रिंग के रूप में डिकोड किया गया बारकोड डेटा
ta	छवि के प्रतिशत के रूप में लक्ष्य का आकार (0-1)
tx	क्रॉसहेयर के सापेक्ष डिग्री में लक्ष्य के केंद्र का X-निर्देशांक। सकारात्मक-दाएं, केंद्र-शून्य
tx_nocross	प्रमुख पिक्सेल के सापेक्ष डिग्री में लक्ष्य के केंद्र का X-निर्देशांक। सकारात्मक-दाएं, केंद्र-शून्य
txp	क्रॉसहेयर के सापेक्ष पिक्सेल में लक्ष्य के केंद्र का X-निर्देशांक। सकारात्मक-दाएं, केंद्र-शून्य
ty	क्रॉसहेयर के सापेक्ष डिग्री में लक्ष्य के केंद्र का Y-निर्देशांक। सकारात्मक-नीचे, केंद्र-शून्य
ty_nocross	प्रमुख पिक्सेल के सापेक्ष डिग्री में लक्ष्य के केंद्र का Y-निर्देशांक। सकारात्मक-दाएं, केंद्र-शून्य
typ	क्रॉसहेयर के सापेक्ष पिक्सेल में लक्ष्य के केंद्र का Y-निर्देशांक। सकारात्मक-नीचे, केंद्र-शून्य
pts	कोने सरणी (पिक्सेल) [x0,y0,x1,y1.....]. आउटपुट टैब में सक्षम होना चाहिए

बारकोड पाइपलाइन के लिए उदाहरण JSON

{
    "Barcode": [
    {
        "fam": "QR",
        "data": "Hello, World!",
        "txp": 150.5,
        "typ": 120.75,
        "tx": -2.5,
        "ty": 1.8,
        "tx_nocross": -2.3,
        "ty_nocross": 2.0,
        "ta": 0.05,
        "pts": [[140, 110], [160, 110], [160, 130], [140, 130]]
    }
    ],
    "Classifier": [],
    "Detector": [],
    "Fiducial": [],
    "Retro": [],
    "pID": 0,
    "tl": 15.2,
    "ts": 4751332.7542280005,
    "v": 1
}