FRC Programlama Hızlı Başlangıç

Limelight, hedefleme verileri, durum verileri ve canlı yapılandırma için REST/HTTP, Websocket, Modbus ve NetworkTables protokollerini destekler. JSON ve ham çıktı formatları mevcuttur. Daha fazla bilgi için belgelerin API bölümüne bakın.

FRC Takımları için önerilen protokol NetworkTables'dır. Limelight, tüm hedefleme verilerini, tam bir JSON dökümü dahil olmak üzere, NetworkTables'a 100hz hızında gönderir. Takımlar ayrıca ledMode, kırpma penceresi ve daha fazlası gibi kontrolleri NetworkTables aracılığıyla ayarlayabilir. FRC takımları, Limelight ile saniyeler içinde başlamak için Limelight Lib Java ve C++ kütüphanelerini kullanabilir. Limelight Lib başlamak için en kolay yoldur.

LimelightLib:

Java, CPP

Java

double tx = LimelightHelpers.getTX("");

C++

#include "LimelightHelpers.h"

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

Python

wip

LimelightLib'i atlayıp doğrudan NetworkTables ile programlamaya geçmek istiyorsanız:

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");

//değerleri periyodik olarak oku
double x = tx.getDouble(0.0);
double y = ty.getDouble(0.0);
double area = ta.getDouble(0.0);

//periyodik olarak smart dashboard'a gönder
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() Limelight'ın arka ucu tarafından her karede çağrılır.
def runPipeline(image, llrobot):
    # giriş görüntüsünü HSV renk uzayına dönüştür
    img_hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # hsv'yi, aşağıdaki HSV Min/Max değerleri arasında olmayan
    # pikselleri kaldırarak ikili bir görüntüye dönüştür
    img_threshold = cv2.inRange(img_hsv, (60, 70, 70), (85, 255, 255))

    # yeni ikili görüntüde konturları bul
    contours, _ = cv2.findContours(img_threshold,
    cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    largestContour = np.array([[]])

    # robota geri göndermek için boş bir değer dizisi başlat
    llpython = [0,0,0,0,0,0,0,0]

    # eğer konturlar tespit edildiyse, onları çiz
    if len(contours) > 0:
        cv2.drawContours(image, contours, -1, 255, 2)
        # en büyük konturu kaydet
        largestContour = max(contours, key=cv2.contourArea)

        # konturu çevreleyen döndürülmemiş sınırlayıcı kutuyu al
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(largestContour)

        # döndürülmemiş sınırlayıcı kutuyu çiz
        cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,255),2)

        # robota geri göndermek için bazı özel veriler kaydet
        llpython = [1,x,y,w,h,9,8,7]

    #LL artı işareti için en büyük konturu, değiştirilmiş görüntüyü ve özel robot verilerini döndür
    return largestContour, image, llpython