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En el cap\xedtulo de hoy te voy a hablar de c\xf3mo podemos capturar el v\xeddeo con Raspberry Pi, para crear nuestro propio sistema de vigilancia. Pero este no es el \xfanico proyecto que podemos crear. En el momento que conectamos una c\xe1mara a la Raspberry Pi, se nos abre un mundo de oportunidades. Si lo combinamos junto a la Visi\xf3n Artificial, sacaremos el m\xe1ximo provecho y rendimiento.

Ya te he hablado en otras ocasiones sobre la Visi\xf3n Artificial, te dejo a continuaci\xf3n todos los art\xedculos y cap\xedtulos del podcast.

18. Realidad Aumentada
67. Big data y visi\xf3n artificial
81. Visi\xf3n artificial, OpenCV y Python
86. Sensor Kinect, inteligencia artificial al alcance de todos
\xbfPor qu\xe9 aprender visi\xf3n artificial?
Detecci\xf3n de movimiento con OpenCV y Python
No voy a hacer m\xe1s hincapi\xe9 en las ventajas y beneficios que nos ofrece esta ciencia. Hoy vamos a ver un caso pr\xe1ctico donde analizamos un v\xeddeo con Raspberry Pi.

Empezaremos por el principio, veremos que es lo que necesitamos para empezar y el coste que supone. Luego continuaremos con la configuraci\xf3n del hardware, Raspberry Pi y c\xe1mara. Por \xfaltimo te dar\xe9 lo b\xe1sico para empezar. El primer algoritmo que debemos implementar para detectar movimiento con Raspberry Pi, OpenCV y Python.

V\xeddeo con Raspberry Pi

Raspberry Pi es un ordenador de prop\xf3sito general de muy bajo coste. Lo que m\xe1s me gusta de \xe9l es su bajo consumo, podemos tenerlo conectado todo el d\xeda. Para que te quede m\xe1s claro, la Raspberry Pi 2 y 3 consumen unos 4 W/hora. Una torre puede consumir hasta 100 veces m\xe1s pero pongamos que consume 200W/hora, 50 veces m\xe1s. Imag\xednate lo que te puedes ahorrar si lo tienes todo el d\xeda encendido. Por este motivo, este dispositivo puede ser un gran aliado en nuestras instalaciones y proyectos.

Dentro de los posibles usos dentro del an\xe1lisis de v\xeddeo con Raspberry Pi encontramos algunos como los siguientes:

Espejo inteligente con reconocimiento facial.
Detector de presencia con grabaci\xf3n de v\xeddeo.
Usos posibles con Kinect
Visi\xf3n artificial dentro de la rob\xf3tica
Material necesario

Vamos a ver ahora que material vamos a necesitar:

Raspberry Pi 2 Model B (41,31 \u20ac)
Tarjeta Micro SD 16GB (7,49\u20ac)
Cable alimentaci\xf3n Raspberry Pi 5V 2A (6,99\u20ac)
Cable HDMI (2\u20ac)
Rat\xf3n y teclado USB (18\u20ac) o inal\xe1mbrico (18,75\u20ac)
C\xe1mara de Raspberry Pi 5 MP y 1080p (22,62\u20ac)
No es necesario comprar todo el material. Seguramente tengas una tarjeta Mirco SD, o un teclado y rat\xf3n. Tambi\xe9n puedes utilizar un cargador de m\xf3vil para alimentar la Raspberry Pi pero ojo, este debe suministrar 5V y 2A.

Una vez que ya tengas todo el material pasamos a hacer la instalaci\xf3n b\xe1sica.

Instalaci\xf3n b\xe1sica de Raspberry Pi

Hay multitud de tutoriales en Internet muy buenos. Te recomiendo que veas este tutorial de Gabriel Viso de Pitando. La versi\xf3n que yo utilizo es Raspbian Jessie y con la que seguir\xe9 en este cap\xedtulo.

Una vez que lo tengamos todo instalado, es importante seguir los siguientes pasos para instalar Python + OpenCV. Empezaremos por Python y todos los paquetes necesarios orientados a la programaci\xf3n cient\xedfica con este lenguaje de programaci\xf3n.