Tutor de Programación

Vamos a aprender como integrar la API de Binance con nuestra aplicación Python, para este pequeño tutorial de programación estudiaremos los pasos necesarios que nos permitirán integrar esta tecnología de manera que podamos desarrollar una app que pueda dar seguimiento a los precios de las criptomonedas y realizar operaciones con las mismas, ya sean compras o ventas desde el exchange antes mencionado. Como integrar con Python 3 Lo primero es instalar las correspondientes librerías, lo hacemos con el siguiente comando: pip install python-binance pip install keyboard Si tienes estás en Windows y tienes problemas con la instalación de la librería Twisted la cual se requiere como dependencia puedes descargarla manualmente desde el enlace asegúrate de descargar la versión que coincida con la versión de Python que tienes instalada y también el sistema operativo. El paso siguiente consiste en generar las claves de acceso a la api que nos permitirá acceder a nuestra cuenta en dicho excha...

El algoritmo floodfill es usado en muchos programas de edición de imágenes, como: Paint, GIMP, etc., para cambiar el color de relleno de una figura, en OpenCV disponemos de la función cv::floodFill() que implementa dicho algoritmo, podemos usarlo para rellenar una figura con un determinado color, o para seleccionar una área que cumpla con el rango de colores establecido.

La Transformada de Hough , técnica propuesta y patentada por Paul Hough en 1962 es comúnmente usada en aplicaciones de visión por computador para detectar formas geométricas como círculos o líneas, OpenCV implementa esta técnica a través de dos funciones: cv::HoughCircles() y cv::HoughLines() , en el presente tutorial veremos como podemos utilizar ambas funciones para detectar las respectivas formas. Detección de Líneas Para poder detectar líneas tenemos dos implementaciones, cv2.HoughLines() y cv2.HoughLinesP() , antes de aplicar cualquiera de ellas, convertiremos la imagen a escala de grises y detectaremos los bordes, para lo que utilizaremos la función cv2.Canny() , veamos un ejemplo sencillo en Python 3.x. import cv2 import numpy as np img = cv2 . imread( 'sudoku.png' ) gray = cv2 . cvtColor(img, cv2 . COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2 . Canny(gray, 50 , 150 , apertureSize = 3 ) lines = cv2 . HoughLines(edges, 1 , np . pi /180 , 200 ) for line in line...

Un contorno es un conjunto de puntos que conectados unos con otros de manera consecutiva forman una figura que rodea un objeto determinado, la detección de contornos en OpenCV se aplica sobre imágenes binarias, la figura obtenida puede ser analizada posteriormente para determinar cuál es el objeto que hemos detectado, para obtener los contornos utilizaremos la función findContours() , mientras que drawContours() nos ayudará a dibujarlos.

Un histograma es una gráfica en donde se muestra la frecuencia con las que aparecen los distintos niveles de intensidad de una imagen a escala de grises, normalmente el nivel de intensidad está en el rango de 0 a 255, en donde el valor 0 representa los color negro y 255 el color blanco, utilizando el histograma de una imagen podemos modificar sus características, por ejemplo, el brillo y contraste, existen además otras aplicaciones que veremos más adelante.

En el tutorial previo hablamos sobre el proceso de umbralización, y cómo utilizar el mismo para separar los objetos del fondo de la imagen, en aquella ocasión usamos un valor de umbral fijo, pero que sucede si el color de fondo o la iluminación de la escena no es uniforme, resultaría difícil segmentar los objetos usando un umbral fijo, en ese caso debemos contemplar otras técnicas como umbralización adaptativa que procederemos a estudiar.

La detección de esquinas tiene muchas aplicaciones en la visión por computador, entre ellas tenemos: creación de imágenes panorámicas, reconstrucción de objetos tridimensionales (3D), reconocimiento de objetos o figuras, estabilización de video, seguimiento, entre otras cosas.

Dedicaremos este tutorial al estudio de las transformaciones geométricas que podemos aplicar para cambiar la posición, rotación, escala, o inclinación de una imagen, este tipo de transformación no cambia el contenido de la imagen, la deformación es produce por un cambio en la posición de los pixeles que la componen.

El mouse y el trackbar son componentes de la GUI que nos ayudarán a interactuar con la aplicación OpenCV que estemos desarrollando, esta la biblioteca nos permite agregar manejadores de eventos para responder a eventos del ratón, de igual manera podemos agregar una barra desplazable a una ventana y obtener el valor de la misma.

OpenCV nos proporciona varias funciones que nos permiten dibujas diversas figuras de una menara rápida y sencilla, para este tutorial haremos uso del trackbar y el ratón para dibujar figuras como círculos, rectángulos y líneas, además veremos las funciones usadas para pintar elipses, polígonos y texto. Las funciones de dibujo tienen los siguientes parámetros en común: img: imagen sobre la que se desea dibujar, siempre es el primero que indicamos. color: color con que se debe pintar la figura. thickness: grosor del contorno de la figura, -1 rellena la figura, el valor por defecto es 1. lineType: define el tipo de línea,  por defecto es cv2.LINE_8, la opción cv2.LINE_AA usa anti-aliased por lo que el resultado será mejor, también puedes usar cv2.LINE_4. Para esta primera demostración crearemos una aplicación que nos permitirá dibujar líneas, círculos, y rectángulos usando el mouse, por ejemplo, para crear una línea hacemos clic izquierdo en el punto inicial de ...

En este tutorial veremos como aplicar las operaciones básicas sobre imágenes cargadas en memoria mediante OpenCV, veremos cómo acceder a los pixeles de una imagen y modificarlos, aprenderemos a seleccionar una región de interés (ROI) y mostraremos como trabajar con los distintos canales de una imagen.

Tutorial de introducción a la programación de aplicaciones de visión por computador usando la biblioteca OpenCV 3.x desde el lenguaje de programación Python 3.x, antes de empezar debes instalar las herramientas , si ya esta preparado, manos a la obra.

Instalación de OpenCV 3.2 sobre Python 3.6 en el sistema operativo Windows, para este tutorial utilizaremos las correspondientes versiones de 32 bits de estas aplicaciones, e instalaremos usando los binarios pre compilados, más adelante en otro tutorial aprenderemos a compilar el código fuente y generar los archivos necesarios para ejecutar desde Python.

El método grid nos permite posicionar los widgets en una celda en especifico, indicamos la celda usando el índice de fila y columna correspondiente, el ancho y la altura de cada celda son configurables, además un widget puede ocupar varias celdas si lo deseamos, usando grid podemos crear fácilmente interfaces gráficas de usuario tipo formulario.

El widget canvas en tkinter nos brinda una superficie sobre la que podemos dibujar distintas figuras, imágenes, texto, etc., para cada uno de ellos tenemos un método de la forma: canvas.create_* , por ejemplo para dibujar una línea tenemos: canvas.create_line o canvas.create_image para dibujar una imagen en el canvas.

El desarrollo de interfaces gráficas de usuario (GUI) es una tarea común a la hora de desarrollar aplicaciones no solo con Python, también con muchos otros lenguajes de programación, tkinter es un módulo Python que nos facilita el desarrollo de las GUI, está disponible en la instalación por defecto, soporta diversas plataformas como: Windows, Linux, Mac, y además es muy fácil de usar. 

El formato JSON (JavaScript Object Notation) es comúnmente utilizado para la transferencia de datos por la red, es un formato simple y muy utilizado en todo tipo de aplicaciones web para el intercambio de datos entre el cliente y el servidor de datos, para este tutorial vamos a escribir y leer datos almacenados en el disco local.

La clase QMainWindow representa una ventana, en ella podemos colocar toolbar (barra de herramientas), statusbar (barra de estado) y menubar (barra de menú). Este tutorial lo centraremos en la creación y uso de los menús.

En este tutorial veremos el widget QMediaPlaye r que podemos utilizar para la reproducción de archivos multimedia, audio y video, en esta ocasión crearemos un pequeño programa Python que nos permite visualizar un archivo de video, este archivo debe estar en alguno de los formatos de video soportado, AVI, por ejemplo.

En esta ocasión vamos a ver algunas operaciones interesantes y muy comunes que usualmente requerimos al programar una aplicación que trabaje con el sistema de archivos, por ejemplo: determinar la existencia de un archivo o carpeta, obtener el tamaño de un fichero, crear, eliminar o renombrar archivos, etc.