MicroPython y OpenCV: Procesamiento de imágenes en sistemas embebidos
Introducción
El procesamiento de imágenes es una disciplina de la informática que se ocupa de la extracción de información de imágenes digitales. Se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, como la visión artificial, la robótica, el control de calidad y la seguridad.
Los sistemas embebidos son sistemas informáticos diseñados para realizar una tarea específica. Se utilizan en una amplia gama de dispositivos, como cámaras, drones, robots y automóviles.
En este tutorial, aprenderemos a utilizar MicroPython y OpenCV para realizar procesamiento de imágenes en sistemas embebidos.
MicroPython
MicroPython es un intérprete de Python diseñado para microcontroladores. Es un lenguaje de programación poderoso y flexible que es fácil de aprender y usar.
OpenCV
OpenCV es una biblioteca de código abierto para visión artificial. Proporciona una amplia gama de funciones para el procesamiento de imágenes, como detección de objetos, seguimiento de movimiento y reconocimiento facial.
Requisitos
Para seguir este tutorial, necesitarás los siguientes requisitos:
- Un dispositivo con MicroPython instalado, como una Raspberry Pi o un ESP32.
- Una cámara compatible con MicroPython.
- Un editor de texto o IDE.
Instalación de OpenCV
Para instalar OpenCV en MicroPython, puedes seguir estos pasos:
- Abre una terminal en tu dispositivo.
- Ejecuta el siguiente comando para instalar la biblioteca:
pip install opencv-python
Ejemplo: Detectar un rostro
En este ejemplo, aprenderemos a detectar un rostro en una imagen usando OpenCV.
import cv2
# Carga la imagen
image = cv2.imread("image.jpg")
# Inicializa el detector de rostros
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
# Encuentra los rostros en la imagen
faces = face_cascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
# Imprime la posición de los rostros
for (x, y, w, h) in faces:
print(x, y, w, h)
# Muestra la imagen con los rostros detectados
cv2.imshow("Imagen", image)
cv2.waitKey(0)
Este código carga una imagen llamada «image.jpg» y luego inicializa un detector de rostros. El detector de rostros se utiliza para encontrar los rostros en la imagen. Una vez que se encuentran los rostros, se imprimen sus coordenadas en la terminal. Finalmente, la imagen con los rostros detectados se muestra en la pantalla.
Conclusiones
En este tutorial, aprendimos a utilizar MicroPython y OpenCV para realizar procesamiento de imágenes en sistemas embebidos.
Con este conocimiento, puedes crear aplicaciones que procesen imágenes en dispositivos como cámaras, drones, robots y automóviles.
Código adicional
Aquí hay algunos ejemplos adicionales de procesamiento de imágenes con MicroPython y OpenCV:
- Detectar objetos:
import cv2
# Carga la imagen
image = cv2.imread("image.jpg")
# Inicializa el detector de objetos
object_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
# Encuentra los objetos en la imagen
objects = object_cascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
# Imprime la posición de los objetos
for (x, y, w, h) in objects:
print(x, y, w, h)
# Muestra la imagen con los objetos detectados
cv2.imshow("Imagen", image)
cv2.waitKey(0)
- Seguir un objeto:
import cv2
# Carga la imagen
image = cv2.imread("image.jpg")
# Inicializa el rastreador de objetos
tracker = cv2.TrackerKCF_create()
# Encuentra el objeto en la imagen
bounding_box = tracker.init(image, (0, 0, 640, 480))
# Rastrea el objeto en el video
while True:
# Actualiza el rastreador
tracker.update(image)
# Obtiene la posición del objeto
(x, y, w, h) = tracker.get_bounding_box()
# Muestra la imagen con el objeto rastreado
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w
