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Estimar pose cuerpo humano

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Para este tutorial veremos como estimar la pose de un cuerpo humano, es decir, trataremos de localizar las posiciones en las que encuentra cada una de las partes del cuerpo, brazos, piernas, cabeza, tronco, etc., para esto utilizaremos PoseNet que trabaja sobre Tensorflow, esta vez lo haremos desde NodeJS.

Desplegar imagen Docker en AWS

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Veamos como desplegar una imagen Docker en AWS Beanstalk, para este ejemplo creamos una aplicación sencilla usando Node y el Framework ExpressJS, añadiremos su respectivo Dockerfile y finalmente, que es lo que realmente nos interesa aprenderemos a desplegar esta app en AWS.

Subir archivos a AWS-S3 desde Node

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Veremos como podemos subir archivos al servicio de almacenamiento en la nube proporcionado por Amazon, el mismo es llamado S3, utilizaremos el lenguaje de programación Node para crear un pequeño ejemplo de como subir un archivo que se encuentre en el servidor.

Cargar modelos Tensorflow en OpenCV DNN

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DNN es un módulo desarrollado para trabajar con redes neuronales profundas, anteriormente este debía se instalado desde opencv_contrib pero a partir de la versión 3.3 ya forma parte oficial de OpenCV por lo que no se requieren dependencias externas.

Detección de objetos planos

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Seguimos aplicando los conocimientos adquiridos en tutoriales anteriores, esta vez aprenderemos a detectar un objeto plano conocido que se encuentre dentro de una imagen, para hacer esto requerimos extraer los puntos característicos de la imagen de referencia (el objeto que deseamos localizar) para luego ubicar estos puntos en la imagen de destino, luego usando homografía podemos obtener la posición de dicho objeto.

Combinar imágenes con OpenCV

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Dedicaremos este tutorial a tratar de aplicar los conocimientos adquiridos en la publicación anterior, detección y descripción de puntos característicos, lo que intentaremos hacer es combinar dos imágenes que tengan una porción en común, para ello localizaremos los keypoints de ambas y haremos el pareo para luego transformar la segunda imagen de modo que se combine con la primera haciendo coincidir los keypoints.

Extracción de puntos característicos (keypoint)

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Los puntos característicos de una imagen, también llamados keypoints en inglés, son aquellas puntos que son fácilmente diferenciables en una imagen, para extraer dichos puntos OpenCV cuenta con diversas clases que implementan los algoritmos más conocidos que han sido desarrollados para este propósito, los mismos se encentran en el módulo cv::features2d algunas de ellas son AKAZE, BRISK, ORB, etc., otros algoritmos que requieren licencia los puedes encontrar en el módulo opencv_contrib, más específicamente cv::xfeatures2d podemos usar SURF, FREAK, SIFT, entre otros.

OpenCV4Android Detección de Objetos

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Luego de haber creado nuestra primera aplicación Android OpenCV vamos a introducir conceptos un poco más avanzados y funcionales, en este tutorial aprenderemos a usar los clasificadores en cascada XML para detectar un objeto de nuestro interés, en este caso utilizaremos uno los clasificadores pre-entrenados que se incluyen en el SDK pero puedes entrenar tu propio clasificador que que detecte cualquier objeto que desees.

Compilar Ninja sobre Windows con Visual Studio

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El presente tutorial de dedicaremos al proceso requerido para construir el sistema Ninja, este es un sistema de construcción pequeño y muy rápido, actualmente Ninja se usa para construir Google Chrome, partes de Android, LLVM, y se puede usar en muchos otros proyectos debido al backend Ninja de CMake.

Serializar objetos Java en formato binario

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En tutoriales anteriores aprendimos como serializar objetos Java en formato JSON ya sea para enviarlos por la red o guardarlos en un archivo, para esta ocasión vamos a estudiar la librería msg-pack la cual nos permitirá serializar objetos Java o tipos primitivos en formato binario, al utilizar un archivo binario la lectura y la escritura es mucho más rápida, además el tamaño del archivo se reduce en comparación a un archivo que almacena JSON en formato texto plano.

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