JSON परिणाम विशिष्टता

Limelight का JSON परिणाम आउटपुट लक्ष्यीकरण परिणामों वाले सरणियों का एक संग्रह है। रेट्रोरिफ्लेक्टिव, फिड्यूशियल, न्यूरल क्लासिफायर और न्यूरल डिटेक्टर परिणामों के लिए अलग-अलग सरणियां 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 अंतर्निहित कार्यक्षमता है जो JSON डंप को LimelightResults ऑब्जेक्ट में पार्स करती है।

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

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

प्रत्येक JSON परिणाम में निम्नलिखित प्रविष्टियां 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 एक्सपोज़र के अंत से ट्रैकिंग लूप की शुरुआत तक 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 क्षेत्र (0-100)
PythonOut	पायथन SnapScript पाइपलाइनों 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 (MegaTag): x,y,z, रोल, पिच, यॉ (मीटर, डिग्री)
botpose_wpired	बॉटपोज़ (MegaTag, WPI रेड ड्राइवरस्टेशन): x,y,z, रोल, पिच, यॉ (मीटर, डिग्री)
botpose_wpiblue	बॉटपोज़ (MegaTag, WPI ब्लू ड्राइवरस्टेशन): x,y,z, रोल, पिच, यॉ (मीटर, डिग्री)
botpose_orb	बॉटपोज़ (MegaTag2): x,y,z, रोल, पिच, यॉ (मीटर, डिग्री)
botpose_orb_wpired	बॉटपोज़ (MegaTag2, WPI रेड ड्राइवरस्टेशन): x,y,z, रोल, पिच, यॉ (मीटर, डिग्री)
botpose_orb_wpiblue	बॉटपोज़ (MegaTag2, WPI ब्लू ड्राइवरस्टेशन): x,y,z, रोल, पिच, यॉ (मीटर, डिग्री)
botpose_avgarea	बॉटपोज़ की गणना के लिए उपयोग किए गए टैग का औसत क्षेत्र
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	कलर/रेट्रोरिफ्लेक्टिव पाइपलाइन परिणाम सरणी
Fiducial	AprilTag पाइपलाइन परिणाम सरणी
Detector	न्यूरल डिटेक्टर पाइपलाइन परिणाम सरणी
Classifier	क्लासिफायर पाइपलाइन परिणाम सरणी
Barcode	बारकोड पाइपलाइन परिणाम सरणी

कलर/रेट्रोरिफ्लेक्टिव परिणाम

"Retro" सरणी में निम्नलिखित संरचना वाली प्रविष्टियां 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	प्रिंसिपल 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	प्रिंसिपल 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

कलर / 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 प्रविष्टियां होती हैं:

कुंजी नाम	मान विवरण
fid	फिड्यूशियल टैग आईडी
fam	फिड्यूशियल परिवार (16H5C, 25H9C, 36H11C, आदि)
pts	व्यक्तिगत कोने बिंदुओं को लौटाता है। सक्षम होना चाहिए।
skew	वर्तमान में अप्रयुक्त
t6c_ts	इस फिड्यूशियल द्वारा गणना किए गए लक्ष्य स्थान में कैमरा की स्थिति (x,y,z,pitch,yaw,roll) (मीटर, डिग्री)
t6r_fs	इस फिड्यूशियल द्वारा गणना किए गए फील्ड स्थान में रोबोट की स्थिति (x,y,z,pitch,yaw,roll) (मीटर, डिग्री)
t6r_fs_orb	इस फिड्यूशियल (Megatag2) द्वारा गणना किए गए फील्ड स्थान में रोबोट की स्थिति (x,y,z,pitch,yaw,roll) (मीटर, डिग्री)
t6r_ts	इस फिड्यूशियल द्वारा गणना किए गए लक्ष्य स्थान में रोबोट की स्थिति (x,y,z,pitch,yaw,roll) (मीटर, डिग्री)
t6t_cs	इस फिड्यूशियल द्वारा गणना किए गए कैमरा स्थान में लक्ष्य की स्थिति (x,y,z,pitch,yaw,roll) (मीटर, डिग्री)
t6t_rs	इस फिड्यूशियल द्वारा गणना किए गए रोबोट स्थान में लक्ष्य की स्थिति (x,y,z,pitch,yaw,roll) (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	प्रिंसिपल 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	प्रिंसिपल 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

"Detector" सरणी में निम्नलिखित संरचना वाली प्रविष्टियां होती हैं:

कुंजी नाम	मान विवरण
class	मानव-पठनीय वर्ग नाम स्ट्रिंग
classID	वर्ग आईडी पूर्णांक
conf	भविष्यवाणी का विश्वास
pts	पिक्सेल में [x,y] की सरणी के रूप में व्यक्तिगत कोने बिंदु। केंद्र-शून्य, सकारात्मक दाएं और नीचे। सक्षम होना चाहिए।
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	प्रिंसिपल 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	प्रिंसिपल 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 क्लासिफायर परिणाम

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

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

क्लासिफायर 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 प्रविष्टियां 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	प्रिंसिपल 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	प्रिंसिपल 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
}

JSON परिणाम विशिष्टता

कलर/रेट्रोरिफ्लेक्टिव परिणाम​

AprilTag/Fiducial परिणाम​

न्यूरल डिटेक्टर परिणाम​

न्यूरल क्लासिफायर परिणाम​

बारकोड परिणाम​

कलर/रेट्रोरिफ्लेक्टिव परिणाम

AprilTag/Fiducial परिणाम

न्यूरल डिटेक्टर परिणाम

न्यूरल क्लासिफायर परिणाम

बारकोड परिणाम