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:  

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):

voidsetup(){
  Serial.begin(9600);pinMode(LED_RED, OUTPUT);}voidloop(){if(Serial.available()>0){char color = Serial.read();if(color =='R')digitalWrite(LED_RED, HIGH);}}  

Código Python (OpenCV):

import cv2
import serial

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

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: 

#include"esp_camera.h"voidsetup(){
  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);}voidloop(){
  camera_fb_t *fb =esp_camera_fb_get();// Captura foto// Envía "fb->buf" (imagen) por WiFi a un servidoresp_camera_fb_return(fb);}

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):

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

OV7670 cam;voidsetup(){
  Serial.begin(9600);
  cam.begin();// Inicia la cámara}voidloop(){if(cam.capture()){// Captura un frameif(detectaMovimiento(cam.getFrame())){// Función personalizadadigitalWrite(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:

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

Código Python (OpenCV):

import cv2
import serial

arduino = serial.Serial('COM3',9600)
cap = cv2.VideoCapture(0)whileTrue:
    ret, frame = cap.read()# Procesamiento con OpenCV (ej: detección de bordes)
    edges = cv2.Canny(frame,100,200)# Envía señal a Arduino si hay un objetoif 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):

#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)constunsignedchar model_data[]={...};voidsetup(){// Configura cámara
  camera_config_t config;
  config.pin_d0 =5; config.pin_d1 =18;...esp_camera_init(&config);// Inicializa TensorFlow Lite
  tflite::MicroInterpreter interpreter(...);}voidloop(){
  camera_fb_t *fb =esp_camera_fb_get();// Procesa la imagen con TensorFlow Liteif(reconoceRostro(fb->buf)){enviarSenalDeAprobacion();}}

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