81. Visión artificial, OpenCV y Phyton

Seguramente el tema del que te voy a hablar hoy en el podcast te suene a ciencia ficción y creas que es algo que solo lo podemos ver en las películas del mismo género. Sin duda alguna, no estamos en lo más alto en la gráfica de desarrollo en cuanto a soluciones y aplicaciones en esta materia, pero esto no quiere decir que no podamos investigar y aprender de esta ciencia. Ya te conté ¿por qué debemos aprender visión artificial? y hoy te voy a hablar como podemos introducirnos en la visión artificial, OpenCV y Phyton.Antes de continuar quiero hablarte del Campus de Programarfacil. Si quieres crear tus propios proyectos con Arduino o algún dispositivo Open Hardware, debes dominar dos disciplinas, la programación y la electrónica. En el Campus estoy volcando todo mi conocimiento en estas materias con cursos de diferentes niveles, básico, intermedio y avanzado. Tendrás a tu disposición un formulario de soporte premium y sorteos de material electrónico e informático. Entra y busca tu curso.Este tema no es nuevo en el podcast. Ya he hablado en diferentes capítulos:18. Realidad aumentada44. Tratamiento de imágenes con JavaScript64. Proyectos curiosos con Arduino67. Big Data y visión artificialHoy voy a profundizar en la materia y te voy a dar los pasos necesarios para empezar a programar con la biblioteca más famosa de visión artificial, OpenCV.¿Qué es OpenCV?OpenCV es una biblioteca libre desarrollada originalmente por Intel. Vio la luz en el año 1999. Escrita originalmente en C/C++, su mejor virtud es que es multiplataforma, se puede ejecutar en diferentes sistemas operativos (Linux, Windows, Mac OS X, Android e iOS). También la podemos utilizar en diferentes lenguajes de programación como Java, Objective C, Python y mi favorito C#. Precisamente para este último existe una versión que se llama EmguCV.En junio de 2015 se produjo un hito importante, por fin la versión 3.0 estaba disponible. Si hechas números, en 16 años (de 1999 a 2015) solo ha habido 3 versiones. Esto es debido a que desde un principio esta biblioteca ha sido robusta y muy eficiente.En esta última versión cabe destacar que por fin es compatible con la última versión de Python, la 3.0. Esto permite aprovechar todas las ventajas de la última versión de este lenguaje.Quizás sea la biblioteca de visión artificial más importante y más usada del mundo. Es utilizada por universidades, empresas y gente del movimiento Maker para dar rienda suelta a su imaginación al tratarse de un software libre.Pasos para instalar OpenCV y PythonTe preguntarás ¿por qué Python? Aunque todavía no he tratado este lenguaje de programación ni en el blog, ni en el podcast, si que te puedo contar que Python es muy sencillo de usar, favoreciendo el código legible gracias a su sintaxis sencilla.Debemos ser conscientes que el lenguaje nativo de OpenCV es C/C++, con la complejidad que ello conlleva si queremos utilizar esta biblioteca en nuestros proyectos.Lo que más me gusta de Python es que es un lenguaje fácilmente portable a otras plataformas entre las que se incluye Raspberry Pi. Si además disponemos de una cámara conectada, imagínate lo que podemos llegar a conseguir.Aunque en mi día a día yo utilizo Windows y en el Campus he decidido empezar a con este sistema operativo, se puede hacer de igual manera con Linux y OS X.La decisión de empezar por Windows es muy sencilla. Es el sistema operativo más utilizado del mundo y no porque lo diga yo, solo tienes que ver los datos estadísticos que nos proporciona Net Market Share. Según esta empresa, más del 90% de usuarios utilizan Windows.estadistica-uso-sistema-operativoAún así podemos pensar que es una estrategia de ventas y que esta empresa puede pertenecer al magnate de Redmond. Por eso voy a compartir los datos estadísticos obtenidos...