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Objetivo: Procesamiento de imágenes para reconocimiento de objetos.

Forma de trabajo:

• En equipo.

Pre-Requisitos:

• Raspberry Pi (físico ó virtualizado).
• Cámara de video que puede ser de alguno de los siguientes tipos:
  1. Cámara para Raspberry.
  2. Webcam USB.
  3. Webcam de la Laptop.
  4. Cámara IP.

Desarrollo: Parte 1 - Instalación y Configuración

• Conectar y configurar la cámara al Raspberry.

Desarrollo: Parte 2 - Conexión al API

• Conectarse al API de TensorFlow.

Desarrollo: Parte 3 - Entrenamiento para reconocimiento

• Por medio de la interface de TensorFlow, subir varias fotos de un integrante del equipo y que pueda reconocerlo.

Material de apoyo para realizar la práctica:

• Página Oficial de TensorFlow: https://www.tensorflow.org/install/.
• Ejemplo para detección de mascotas: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_pets.md.
• Explicación y ejemplos de algunos conceptos para detección de objetos en TensorFlow: https://towardsdatascience.com/is-google-tensorflow-object-detection-api-the-easiest-way-to-implement-image-recognition-a8bd1f500ea0.
• Sitio oficial del API de TensorFlow: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection.
• Sitio oficial de COCO (biblioteca de objetos comunes): http://cocodataset.org/#home.
• Ejemplo para detectar mapaches: https://towardsdatascience.com/how-to-train-your-own-object-detector-with-tensorflows-object-detector-api-bec72ecfe1d9.
• Ejemplo para detectar un juguete: https://towardsdatascience.com/building-a-toy-detector-with-tensorflow-object-detection-api-63c0fdf2ac95.
• Ejemplo para crear y detectar un objeto nuevo: https://medium.com/@WuStangDan/step-by-step-tensorflow-object-detection-api-tutorial-part-1-selecting-a-model-a02b6aabe39e.
• Ejemplo para detectar un semáforo: https://medium.com/@WuStangDan/step-by-step-tensorflow-object-detection-api-tutorial-part-3-creating-your-own-dataset-6369a4d30dfd.
• Consola de TensorFlow: https://playground.tensorflow.org/.

Reporte del alumno (resultados):

• Ejecutar el programa y colocar frente a la cámara diferentes objetos comunes que pueda reconocer.

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