Arduino, visión artificial y DeepSeek

Esta es la respuesta de DeepSeek al requerimiento "visión artificial con Arduino". Los enlaces, los videos y las imágenes los he añadido.

¡Excelente tema! La visión artificial con Arduino es un campo fascinante que combina el procesamiento de imágenes con la electrónica y la programación. Aunque Arduino no tiene la potencia de una computadora o una Raspberry Pi para procesar imágenes complejas en tiempo real, existen soluciones creativas para integrar visión artificial en proyectos con Arduino. Aquí te explico cómo abordarlo:  

 

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1. Enfoques principales para visión artificial con Arduino 

 

a) Arduino + Módulos de cámara simples

Cámaras compatibles:

OV7670: Cámara de bajo costo con resolución VGA (640x480), ideal para proyectos básicos. 

ArduCAM: Módulos con diferentes sensores (OV2640, OV5642) y soporte para SPI o I2C.

Limitaciones: 

 

Baja resolución y velocidad de procesamiento.

Requiere conexión directa a pines digitales de Arduino (no USB).

b) Arduino + Computadora/Raspberry Pi (Recomendado)

Arduino como periférico: Una computadora o Raspberry Pi procesa las imágenes (usando OpenCV o Python) y envía comandos a Arduino vía serial (USB) o WiFi/Bluetooth.

Ejemplo: Detectar un objeto con OpenCV en Python y enviar coordenadas a Arduino para mover un brazo robótico. 

 

c) Plataformas intermedias (ESP32-CAM)

ESP32-CAM: Módulo con cámara y WiFi integrado, programable con Arduino IDE. 

Ventaja: Procesa imágenes básicas y las envía a la nube o a un servidor.

Ejemplo: Vigilancia remota, reconocimiento de códigos QR. 

 

2. Proyectos prácticos 

 

Ejemplo 1: Detección de colores (Arduino + OpenCV)

Hardware:

Arduino Uno.

Cámara web conectada a una computadora.

Software:

OpenCV en Python para detectar colores.

PlatformIO (opcional): Para manejar dependencias avanzadas.

Comunicación serial entre Python y Arduino.

Funcionamiento:

Python detecta un objeto rojo y envía "R" por serial.

Arduino enciende un LED rojo al recibir el comando.

Código Arduino (Simplificado):

cpp

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void setup() {
  Serial.begin(9600);
  pinMode(LED_RED, OUTPUT);
}

void loop() {
  if (Serial.available() > 0) {
    char color = Serial.read();
    if (color == 'R') digitalWrite(LED_RED, HIGH);
  }
}  

 

Código Python (OpenCV):

 

python

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import cv2
import serial

arduino = serial.Serial('COM3', 9600)
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # Detectar rojo
    lower_red = np.array([0, 120, 70])
    upper_red = np.array([10, 255, 255])
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
    if cv2.countNonZero(mask) > 0:
        arduino.write(b'R')

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Ejemplo 2: Reconocimiento facial con ESP32-CAM

Hardware:

Módulo ESP32-CAM.

Software:

Usa la biblioteca ESP32-CAM en Arduino IDE para capturar imágenes.

Sube las imágenes a un servidor para procesamiento en la nube (ej: AWS Rekognition). 

 

Código básico para ESP32-CAM: 

 

cpp

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#include "esp_camera.h"

void setup() {
  camera_config_t config;
  config.ledc_channel = LEDC_CHANNEL_0;
  config.pin_d0 = 5; config.pin_d1 = 18; ... // Configura pines según tu módulo
  esp_err_t err = esp_camera_init(&config);
}

void loop() {
  camera_fb_t *fb = esp_camera_fb_get(); // Captura foto
  // Envía "fb->buf" (imagen) por WiFi a un servidor
  esp_camera_fb_return(fb);
}

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Ejemplo3 : Detección de presencia

Materiales: Arduino Uno + OV7670.

Funcionamiento:

La cámara captura imágenes en baja resolución.

Arduino busca cambios de píxeles (movimiento).

Activa un LED o sirena al detectar movimiento.

Código Arduino (OV7670):

 

cpp

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#include <Wire.h>
#include <OV7670.h>

OV7670 cam;

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  cam.begin(); // Inicia la cámara
}

void loop() {
  if (cam.capture()) { // Captura un frame
    if (detectaMovimiento(cam.getFrame())) { // Función personalizada
      digitalWrite(LED_PIN, HIGH);
    }
  }
}

Ejemplo 4: Clasificación de objetos

Materiales: Arduino + Cámara web + Computadora.

Funcionamiento:

La computadora procesa imágenes con OpenCV (ej: detecta botellas vs. latas).

Envía comandos seriales (ej: "BOTELLA") a Arduino.

Arduino activa un brazo robótico o muestra datos en una pantalla LCD.

Diagrama de flujo:

 

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Cámara → Computadora (OpenCV) → Serial → Arduino → Actuadores

Código Python (OpenCV):

python

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import cv2
import serial

arduino = serial.Serial('COM3', 9600)
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    # Procesamiento con OpenCV (ej: detección de bordes)
    edges = cv2.Canny(frame, 100, 200)
    # Envía señal a Arduino si hay un objeto
    if np.sum(edges) > 10000:
        arduino.write(b'OBJECT')

Ejemplo 5: Reconocimiento facial en el edge

Materiales: ESP32-CAM (con microSD opcional).

Funcionamiento:

Captura imágenes y las procesa en el dispositivo usando TensorFlow Lite.

Si reconoce un rostro autorizado, envía una señal a un servidor o desbloquea un mecanismo.

Código ESP32-CAM (TensorFlow Lite):

 

cpp

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#include "esp_camera.h"
#include "tensorflow/lite/micro/all_ops_resolver.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"

// Carga el modelo de IA (pre-entrenado para rostros)
const unsigned char model_data[] = { ... };

void setup() {
  // Configura cámara
  camera_config_t config;
  config.pin_d0 = 5; config.pin_d1 = 18; ... 
  esp_camera_init(&config);

  // Inicializa TensorFlow Lite
  tflite::MicroInterpreter interpreter(...);
}

void loop() {
  camera_fb_t *fb = esp_camera_fb_get();
  // Procesa la imagen con TensorFlow Lite
  if (reconoceRostro(fb->buf)) {
    enviarSenalDeAprobacion();
  }
}

3. Herramientas clave

OpenCV: Biblioteca líder para visión artificial (usala con Python o C++).

PlatformIO: Entorno de desarrollo para integrar Arduino con librerías avanzadas.

TensorFlow Lite: Para implementar modelos de IA en microcontroladores (ej: reconocimiento de gestos). 

 Ejemplos en GitHub: Busca repos como ESP32-CAM-TensorFlow o Arduino-OV7670.

 

4. Retos y soluciones 

 

Reto: Baja potencia de Arduino

Solución: Usa una computadora/RPi para procesar imágenes.

Reto: Latencia en comunicación 

Solución: Optimiza la velocidad serial (115200 baudios).

Reto: Calidad de imagen

Solución: Usa cámaras de mayor resolución (ej: Raspberry Pi Camera).

La misma búsqueda la he realizado en ChatGPT.

La visión artificial con Arduino permite que el microcontrolador procese imágenes y tome decisiones basadas en lo que "ve". Aunque Arduino por sí solo no tiene la potencia de procesamiento necesaria para análisis complejos de imágenes, se pueden usar módulos y cámaras específicas para implementar visión artificial.

Componentes para visión artificial con Arduino

1. Cámara OV7670 u OV2640 – Cámaras económicas usadas para procesamiento de imágenes básicas.
2. ESP32-CAM – Una opción más potente con WiFi y capacidad de procesamiento de imágenes.
3. TensorFlow Lite – Para modelos de IA en placas avanzadas como Arduino Portenta H7.
4. OpenMV Cam – Cámara especializada con soporte para detección de objetos, reconocimiento facial y más.
5. Módulo Pixy2 – Cámara que detecta colores y objetos rápidamente.

 

Proyectos con visión artificial y Arduino

• Reconocimiento de colores: Detección de objetos según su color.
• Seguimiento de líneas: Para robots autónomos.
• Reconocimiento de rostros: Con ESP32-CAM o OpenMV.
• Contador de objetos: Para aplicaciones industriales.

Ejemplo: Detección de colores con el módulo Pixy2

cpp

#include <Pixy2.h>

Pixy2 pixy;

void setup() {

 Serial.begin(115200);

  pixy.init();

}

void loop() {

pixy.ccc.getBlocks();

if (pixy.ccc.numBlocks) {

Serial.print("Color detectado: ");

Serial.println(pixy.ccc.blocks[0].m_signature);

  }

}