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#		Camera 			    #
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# Format de pixel de l'acquisition
Cam_color = YUV 


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#		Segm			    #
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# Vitesse d'apprentissage du r�seau de neurones.
NN_step_learning = 0.1
NN_neighborhood_learning = 0.01 

# Nombre d'it�ration utilis� lors de l'apprentissage du r�seau de neurones.
NN_number_of_iteration_learning = 5000

# Nombre de couleurs d�sir�es en sortie du r�seau de neurones.
NN_number_of_color_to_segment = 6

# Coefficient d�terminant l'influence de la luminosit� sur la reconnaissance
# des couleurs. Plus cette valeur est faible, plus l'influence est faible.
# Ce coefficient est utilis� uniquement en mode YUV ou HSI.
NN_luminosity_influence = 0.5

# 
NN_lazy_threshold = 3

# Seuil utilis� pour �liminer des couleurs �tant trop �loign�s des couleurs
# disponibles en sortie.
NN_threshold_output = 10000


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#		Group			    #
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# Indique la longueur des c�t�s minimum d'une zone pour �liminer les parasites.
# Toutes les zones trouv�es ayant une longueur plus petite sont automatiquement
# �limin�es.
Group_minimum_length_zone = 30

# Permet d'ajuster les longueurs des sauts r�aliser pour l'algorithme de recherche
# des objets. En effet, si les objets sont gros, on peut faire des sauts plus grands
# pour gagner en rapidit�.
Group_jump_point_distance = 20


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#		Space			    #
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#		Map			  			   #
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# Erreur maximal autoris� lors des tests de position des balles pour savoir
# s'il s'agit d'une balle d�j� trouv�e ou d'une nouvelle.
Map_error = 40
Map_error_part = 70

# Scores utilis�s pour le choix de la prochaine balle � aller chercher.
Map_angle_ball_weight = 1
Map_distante_ball_robot_weight  = 1
Map_distance_ball_goal_weight  = 1
Map_ball_density_weight  = 1
Map_ennemy_presence_weight  = 1
Map_ball_precision_weight  = 1
Map_skepticism_weight  = 2
Map_ball_lost_weight  = 3

# Temps maximal qu'une balle est gard�e comme balle � aller chercher
# alors que celle-ci a disparu de la cam�ra.
Map_ball_bottom_time_out  = 10

# Valeur maximale que peut atteindre la variable skepticism pour conna�tre
# l'exactitude d'une information.
Map_skepticism_max = 200

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#		  UI			   	        	   #
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# Chemin d'acc�s aux images de test utilis�es par l'interface.
UI_img_path = ./

# Group � afficher par d�faut
UI_group_to_display = 1


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#		  Shape 		   			   #
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# Nombre de points � chercher sur le contour, le maximum �tant
# 360. Une grande valeur apporte une meilleure fiabilit� mais 
# est plus gourmande en temps processeur.
Shape_nb_of_points_to_find = 360

# Nombre de points utilis�es pour la comparaison des formes.
# Cette valeur d�pends de la complexit� de la forme � �tudier.
# Plus une forme est complexe, plus cette valeur doit �tre 
# importante.
Shape_nb_of_points_after_mean = 30

# Coefficient utilis� pour le calcul de la distance de d�part
# utilis� pour la dichotomie. Plus ce coefficient est grand,
# plus la distance de d�part sera petite. Une petite valeur
# peut conduire � des erreurs car on peut confondre l'objet
# dont on cherche la forme avec un autre qui se trouve � c�t�.
# En revanche, un valeur trop grande peut donnera une r�solution
# de la forme trop faible.
Shape_start_distance_coeff = 2

# Indique l'erreur maximum permise dans la comparaison entre 2 formes
# pour que celles-ci soient admises comme �tant identiques.
Shape_errordrift_threshold = 5