Los sistemas de reconocimiento de imágenes con machine learning son muy interesantes para todo tipo de aplicaciones, especialmente un sistema que es muy efectivo llamado YOLOv2, que son las siglas de "You Only Look Once" (solo miras una vez). La gran diferencia de éste sistema comparado con otros, es que solo se analiza la imagen una sola vezy eso hace que sea muy rápido. En otros sistemas se analiza la misma imagen varias veces, normalmente una vez por cada objeto detectado, y eso hace que se vuelta todo mucho más lento de procesar del punto de vista computacional. Existe además un dataset llamado COCO, siglas de "Common Objects in Context" que contiene los datos ya entrenados de una enorme cantidad de objetos, animales y personas que podemos utilizar junto a YOLOv3.
A continuación os dejo un simpático proyecto que utiliza todo esto para detectar si un perro pasa por delante de su ventana. También os dejo el enlace al código de ejemplo del proyecto en Github.
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Cualquier microcontrolador, como el RP2040 de la Raspberry Pi Pico, ofrece soporte de hardware para protocolos como SPI e I2C. Esto les permite enviar y recibir datos desde y hacia periféricos compatibles con estos protocolos.
Pero, ¿qué sucede cuando quieres utilizar un periférico que no tenga ninguno de esos protocolos disponibles? Ahí es donde entra en juego la E/S programable, o PIO. PIO se desarrolló solo para microcontrolador RP2040 y es exclusivo del chip.
PIO permite crear interfaces de hardware adicionales o incluso nuevos tipos de interfaz. Si alguna vez has mirado los periféricos en un microcontrolador y ha pensado "Necesito cuatro UART y solo tengo dos", o "Me gustaría reproducir vídeo DVI" o incluso "Necesito comunicarme con este maldito dispositivo en serie". Pero te han encontrado que no hay soporte de hardware en ninguna parte, entonces te divertirás con PIO.
La fundación Raspberry ha creado un magnífico vídeo que te dejo a continuación y que explica en detalle todo lo que puedes hacer con PIO. Y para los que quieren profundizar más todavía, también te dejo un enlace con más detalles técnicos para poder comenzar a jugar.
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La Raspberry Pi 4 es una placa muy interesante y sobre todo potente. Con ella se pueden haces cosas muy chulas como por ejemplo detección de objetos usando la popular librería TensorFlow Lite y con tan solo conectar la cámara para Raspberry Pi. En el siguiente ejemplo que te dejo a continuación podrás aprender a instalar el lenguaje Python con la framework TensorFlow Lite desde cero. Se utiliza una red llama SSD MobileNet V2 junto con un conjunto de datos Berkely Deep Drive (BBD100K).
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Hasta ahora el mundo de Raspberry Pi comparado con la plataforma Arduino estaba bien diferenciada ya que son dos mundos bien diferentes. En el ecosistema Raspberry Pi existe un sistema operativo y otro tipo de aplicaciones. En el lado de Arduino, se encuentran las aplicaciones de bajo nivel que hace solo una cosa. La fundación Raspberry Pi se ha decidido finalmente a adentrarse en el mundo de los microcontroladores presentado su nueva placa Raspberry Pi Pico basada en un chip de silicio propio de tipo ARM Cortex M0, todo en un formato muy similar a un Arduino Nano. Además se anuncia a un precio extremadamente reducido.
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VMWare te permite virtualizar un sistema operativo completo pero requiere de una máquina "host" o anfitriona con recursos suficientes para dicha tarea. En el vídeo que te dejo a continuación puedes ver paso a paso, una guía sobre cómo instalar VMWare en Raspberry Pi. Por supuesto, la instalación es posible y requiere de seguir ciertos pasos, pero no esperes montar nada enorme una vez hecho ya que apenas tendrás potencia de computación restante para mucho más. Pero para trastear con sistemas operativos y ver cómo funciona la virtualización de sistemas, es un excelente ejercicio ya que tan solo necesitas comprar una Raspberry Pi y ponerte manos a la obra.
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