He publicado aquí bastantes veces todo tipo de aplicaciones donde se aplica machine vision (reconocimiento de imagen) y sigue siendo un tema candente lleno de posibilidades. A continuación te dejo un vídeo tutorial muy completo que explica como reconocer diferentes objetos utilizando la librería de Machine Learning TensorFlow y OpenCV. Además, el ejemplo puede quedar muy apañado ya que se monta todo en una Raspberry Pi con su cámara para Raspberry.
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Un proyecto chulo es hacerse una cámara de seguridad utilizando una Raspberry Pi con una cámara, pero podemos llevarlo a otro nivel dotando de inteligencia al mismo proyecto. Mediante el sistema de reconocimiento visual OpenCV se puede hacer que aparte de capturar imagen, además pueda reconocer lo que contiene como por ejemplo personas. De ésta manera se puede generar eventos como por ejemplo enviarte un email cuando una persona se acerca a la puerta. En el vídeo que os dejo a continuación se explica cómo hacerlo paso a paso.
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Con una Raspberry Pi se pueden hacer muchas más cosas que emular juegos retro, como por ejemplo utilizar la cámara para jugar con reconocimiento facial. El proyecto que te dejo a continuación lo aplica junto con una pequeña pantalla OLED. El sistema consiste en ponerlo delante tuya cuando estás delante del ordenador y cuando reconoce una cara, va contabilizando el tiempo que has pasado delante de tu PC. Una idea simple y a la vez genial que te da una estadística visual y desatendida de las horas que nos pasamos delante de la pantalla.
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Publicado por Oscar Gonzalez
en DIY
el 26/12/2017
Ya han pasado las fechas más críticas del año donde se preparan todo tipo de adornos como el árbol de navidad, pero merece la pena ver éste proyecto aún. Las típicas luces del pino suelen ser bastante aburridas, pero Michael Cuiffo el autor de éste proyecto, tenía claro que lo quería petar éstas navidades. Ha colocado una tira de LEDs RGB indexables en el árbol para poder iluminar en el color que quiera, pero lo malo es que de ésta forma, es casi imposible realizar patrones coherentes ya que la posición de cada LED es casi aleatoria. Por lo tanto, utilizando un software de reconocimiento visual como OpenCV, se ha programado un sistema que reconoce la posición individual de cada LED y de esa manera poder dibujar patrones complejos y acordes a la posición física de cada LED. El resultado es espectacular, incluso se ha marcado un scroller de letras en todo el pino y no contento con eso, también muestra frames de DOOM (que hay que imaginarse un poco). No todo el mundo puede decir que tiene un DOOM funcionando en su pino de navidad, te da otro caché ;)
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El Machine Learning o Deep Learning está últimamente On Fire ya que va habiendo mucha documentación para comenzar a hacer cosas interesantes, también hay algún curso de visión artificial para OpenCV muy interesante para comenzar a hacer cosas chulas. Casi todas las veces al utilizar Machine Learning, nos basados en entrenar una red de neuronas en base a datos previamente clasificados. Es decir, si queremos reconocer coches, primero debemos entrenar la red mostrandole imágenes de lo que sabes que son coches. Tras el entrenamiento, el resultado sabrá si es un coche o no al presentarle una nueva imagen desconocida, basándose en lo que ya ha aprendido. Conseguir un dataset es lo complicado, pero el en vídeo que os dejo a continuación os dejo un tutorial sobre cómo utilizar a Google para que nos dé datos ya clasificados y así tener datos para entrenamiento.
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