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Video 64: Detección de Objetos en Raspberry Pi Usando TensorFlow Lite

Este video compara dos enfoques distintos para configurar la detección de objetos en una Raspberry Pi: uno utilizando TensorFlow Lite y otro empleando OpenCV con TensorFlow. En el primer tutorial, los espectadores aprenderán a configurar TensorFlow Lite para la detección de objetos en Raspberry Pi, cubriendo la instalación, configuración de la cámara y la configuración del detector de objetos. El segundo tutorial se centra en la detección de objetos utilizando OpenCV y TensorFlow, explorando varios parámetros, conversión de imágenes, creación de imágenes tensoriales, detección de objetos, visualización y exploración con cámara.

  1. Introducción a la detección de objetos en Raspberry Pi usando TensorFlow Lite y OpenCV con TensorFlow.

  2. Configuración del entorno: Instalación de las dependencias y bibliotecas necesarias para cada enfoque.

  3. Configuración de cámaras: Instalación de la cámara de Raspberry Pi y la cámara web para captura de imágenes.

  4. Configuración de la detección de objetos: Configuración de parámetros y umbrales para la detección de objetos en imágenes.

  5. Conversión de imágenes y creación de tensores: Conversión de imágenes a formatos compatibles y creación de imágenes tensoriales para el procesamiento con TensorFlow.

  6. Ejecución de la detección de objetos: Utilización de modelos de TensorFlow para la detección de objetos en imágenes.

  7. Visualización de resultados: Presentación de resultados de detección en las imágenes originales con cuadros delimitadores y etiquetas.

  8. Exploración con cámara: Evaluación del rendimiento de la detección de objetos con diferentes cámaras y ajustes de parámetros según sea necesario.

Video