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輪郭のフィルタリングとソート

色閾値処理の後、Limelightは輪郭のリストを生成します。その後、各輪郭は最小の境界矩形、「回転なし」矩形、および「凸包」で囲まれます。これらは一連のフィルタを通過して「最適な」輪郭を決定します。複数の輪郭がすべてのフィルタを通過した場合、Limelightは「ソートモード」コントロールを使用して最適な輪郭を選択します。

ソートモード​

すべての他のフィルタを通過した後の輪郭のソート方法を制御します。

2019年には、「最近接」ソートモードが追加されました。このモードは、設定可能なクロスヘアに最も近いターゲットを選択します。

ターゲットエリア​

画面の割合として、許容される境界矩形の面積の範囲を制御します。スタジアムの照明をフィルタリングするために最小面積を増やしたり、フィールド近くの大きなディスプレイなどをフィルタリングするために最大値を減らしたりできます。

エリアスライダーは線形ではなく、4次でスケーリングされています。これは、多くのFRCターゲットが存在する低面積値の近くで追加の精度を提供するために行われています。正方形の面積はその辺の長さの2乗でスケーリングされますが、x^4スケーリングは必要な場所でさらに高い精度を提供します。

ターゲットの充実度​

充実度は、選択された輪郭の境界矩形内の「オン」ピクセルの割合です。実線の矩形ターゲットは1.0に近い充実度を持ち、U字型のターゲットは低い充実度を持ちます。

ターゲットのアスペクト比​

アスペクト比は、選択された輪郭の境界矩形の幅をその高さで割った値として定義されます。低いアスペクト比は「縦長」の矩形を、高いアスペクト比は「横長」の矩形を表します。

アスペクト比スライダーも2次でスケーリングされています。

方向フィルタ​

輪郭の向きに基づいて輪郭を除外します。

スマートスペックル除去​

他のすべてのフィルタを通過した比較的小さい（エリアフィルタでの絶対的な小ささとは対照的に）輪郭を除外します。これは、ターゲットを近距離と遠距離の両方から追跡可能にする必要がある場合に不可欠です。 この機能は2019年シーズンに導入され、ロボットがターゲットに非常に近い場合のLimelightのLED反射を除外するために使用されます。

ターゲットグループ化​

ターゲットの「グループ化」を制御します。2つの形状で構成される「ターゲット」を探すにはデュアルモードに、3つの形状で構成されるターゲットを探すにはトリモードに設定します。

スマートターゲットグループ化は、可変数のターゲットをグループ化し、外れ値を除外できます。これは2022年にアッパーハブターゲットの追跡を支援するために追加されました。

交差フィルタ（デュアルターゲットのみ）​

無限に延長した場合の交差方法に基づいて輪郭のグループを除外します。

スマートターゲットグループ化​

個々のターゲットフィルタをすべて通過したターゲットを自動的にグループ化します。

  • グループサイズスライダーの最小値から最大値の間の任意の数のターゲットを動的にグループ化します

外れ値の除外​

  • グループターゲットは通常のターゲットよりも課題が多い一方で、より多くの情報とフィルタリングの機会を提供します。ゴールが互いに近接する複数のターゲットで構成されていることがわかっている場合、単独で存在する外れ値のターゲットを実際に除外することができます。
  • 良好な標準ターゲットフィルタリングにほぼ完全に依存し、カメラストリームで偽の外れ値が見られるか予想される場合にのみ外れ値除外を使用する必要があります。標準のターゲットフィルタリングが不十分な場合、外れ値検出は逆効果になる可能性があります！

出力​

このタブはビジョンパイプラインの最終段階で何が起こるかを制御します

ターゲティング領域​

選択された輪郭の境界矩形の注目点を制御します。デフォルトでは、追跡パラメータtxとtyはクロスヘアから選択された矩形の中心までのオフセットを表します。ターゲットのサイズが変化する場合や、時々混ざり合う2つのターゲットで構成されている場合は、別のオプションを使用できます。

生の角を送信しますか？​

JSON、NetworkTables、およびAPI結果に角の位置を含めるには、このコントロールを「はい」に設定します。「輪郭フィルタリング」ページの「輪郭の単純化」値を調整して、送信される角の数を調整します。

JSONをNT経由で送信しますか？​

NetworkTables経由でJSONを送信するには、このコントロールを「はい」に設定します。

クロスヘアキャリブレーション​

ターゲティング値の「原点」を制御します。例えば、ロボットのシューターが常に中心より少し左を向くようにキャリブレーションする必要がある場合、ロボットを位置合わせし、「キャリブレート」をクリックすると、すべてのターゲティング値が新しいクロスヘアを基準に送信されます。詳細についてはキャリブレーションページを参照してください！

3D​

ここでPnPポイントベースのポーズ推定を実験できます。

3Dの計算​

ポーズ推定が有効かどうかを制御します。これを機能させるには960x720の高解像度モードを有効にする必要があります。

強制凸包​

SolvePnPのためにターゲットの「最外部」の角のみを選択するにはこのオプションを使用します。

輪郭の単純化​

ターゲットから小さなノイズのあるエッジを除去するにはこのオプションを使用します。

許容誤差​

Limelightは、特定のスコア（ピクセル単位）で再投影テストに合格した場合にのみターゲットを返します。

ゴールのZオフセット​

ターゲットの3D深度値（Z軸）を自動的に設定します。