Visión artificial con Raspberry Pi 5
- Modalidad en línea - On demand
- Incluye constancia DC-3 expedida por agente capacitador autorizado por la Secretaría de Trabajo y Previsión Social (Aplicable solo para México) 📜
- Asesoría mediante WhatsApp (directo con el instructor)
- Acceso permanente al contenido
Lo que Aprenderás
Este curso te proporcionará las habilidades necesarias para desarrollar software de visión artificial que se ejecutará sobre una tarjeta Raspberry Pi. Esto te permitirá brindar soluciones de inspección de bajo costo y con la potencia suficiente para realizar clasificación de color, clasificación de formas y clasificación de texturas.
- Adquisición de imágenes con cámara oficial de Raspberry Pi
- Clasificación con Machine Learning
- Extracción de características para entrenar modelos de ML
- Inspección mediante clasificación de color
- Inspección mediante clasificación de forma
- Inspección mediante clasificación de textura en materiales
- Instalación del sistema operativo para Raspberry Pi 5
- Instalación de dependencias
- Instalación de librerías en Python
- Segmentación por color
- Seguimiento de formas
Material y equipo necesario
- Raspberry Pi 5 4GB o más (8GB Recomendado), Cable Micro HDMI a HDMI, Eliminador para Raspberry Pi 5, MicroSD 64GB, Se recomienda colocar ventilación
- Cámara V1.3 para Raspberry Pi (Con cable flex)
- Multiples piezas para probar
Preguntas frecuentes
El acceso es permanente?
Incluye alguna constancia o diploma?
Es un curso pregrabado, ¿Qué pasa si tengo dudas?
Puedes contactar al instructor en todo momento mediante WhatsApp, o consultar en el grupo exclusivo de estudiantes. Normalmente demoramos un par de minutos en ver tu mensaje.
El curso incluye material?
El material no se encuentra incluido, sin embargo, podemos orientarte para encontrar la mejor opción.
Currículum
- 7 Sections
- 52 Lessons
- Duración
- Raspberry Pi8
- Repaso Visión Artificial6
- Cámara para Raspberry Pi7
- Detección de objetos por color3
- Detección de objetos por contorno6
- Clasificación con Machine Learning4
- Extracción de características18
- 7.1Introducción
- 7.2¿Qué es la extracción de características?
- 7.3Creación del conjunto de datos
- 7.4Extracción de características de color – Introducción
- 7.5Extracción de características de color – Media aritmética y desviación estándar – Parte 1
- 7.6Extracción de características de color – Media aritmética y desviación estándar – Parte 2
- 7.7Extracción de características de color – Media aritmética y desviación estándar – Parte 3
- 7.8Extracción de características de color – Cálculo del histograma – Parte 1
- 7.9Extracción de características de color – Cálculo del histograma – Parte 2
- 7.10Ejercicio práctico
- 7.11Local Binary Patterns para características de textura – Introducción
- 7.12Local Binary Patterns para características de textura – Captura de imágenes
- 7.13Local Binary Patterns para características de textura – Extracción
- 7.14Ejercicio práctico
- 7.15Extracción de características de forma – Introducción
- 7.16Momentos de Hu – Captura de imágenes
- 7.17Momentos de Hu – Extracción
- 7.18Ejercicio práctico
Jesús Abraham Martínez Aguilar
Soy un apasionado por la innovación tecnológica, el desarrollo y el emprendimiento. Durante mi educación superior me enfoqué en la programación de software para visión artificial e inteligencia artificial. Poco después al graduarme tuve la oportunidad de aplicar estos conocimientos en el desarrollo de soluciones para empresas como General Motors, Ford, Harley-Davidson, Mack, Tesla y unas cuantas empresas más del ramo automotriz.
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