Tutor de Programación

En el tutorial anterior aprendimos a extraer los landmarks de un rosto , ahora utilizaremos esa información para intentar estimar los distintos ángulos de rotación que determinan la pose de la cabeza, con esto podremos saber, por ejemplo, la dirección en la que esta mirando una persona, con esto podríamos construir una aplicación que monitoreé a un conductor y le envié una alerta cuando este quite su mirada de la carretera.

Dlib en una biblioteca multipropósito que puede ser usada desde C++ y Python, contiene muchos algoritmos de aprendizaje de máquinas, compresión, análisis de imágenes, entre otras, esta librería es de código abierto y debemos compilarla para poder utilizarla, para nuestro tutorial utilizaremos OpenCV para la detección de rostros y Dlib para la obtención de las partes relevantes de la cara, ojos, boca, nariz, etc., cada una de estas partes definida por un conjunto de puntos preestablecidos.

En el tutorial pasado aprendimos a generar las clases Java a partir de la definición de un archivo XSD, por lo que ahora veremos como generar el archivo XML usando estas clases y verificar si el contenido de las mismas está conforme a lo definido por el .xsd, para trabajar este tutorial usaremos la tecnología JAXB y el IDE Netbeans.

En el presente tutorial veremos como podemos generar las clases requeridas por esquema XSD, como sabes un archivo .xsd define las reglas que se deben cumplir para que un documento XML sea válido, por ejemplo, el orden de los elementos, los tipos y patrones de los mismos, entre otras cosas, lo que haremos será tomar este archivo he indicarle a NetBeans que genere las clases apropiadas para el mismo.

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.

El framework Qt nos facilita las tareas de creación de estilo y diseño de nuestras aplicaciones por medio de CSS, aunque existen pequeñas diferencias la mayoría de los conceptos de la especificación CSS 2.0 se pueden aplicar en Qt, podremos cambiar el estilo de un widget cambiando sus propiedades, usaremos los selectores para determinar ha cuál de los elementos deseamos estilizar, veamos como se hace.

En el tutorial anterior explicamos como desplegar una aplicación desarrollada en Spring Boot en la plataforma Heroku , normalmente el siguiente paso en agregar la conexión a datos, vamos a explicar como activar el complemento para soportar una BD Postgres , aunque la plataforma muchos otros motores de datos, veremos también como enviar consultas, ya sea para crear tablas, insertar datos, etc., y por supuesto que mostraremos el código Java requerido para crear la conexión.

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...

Ha la fecha hemos dedicado varios tutoriales a la tecnología Spring Boot, ahora lo que estudiaremos será el proceso para desplegar nuestra aplicación, es decir, ponerla en marcha en un ambiente de producción, para esto requerimos una plataforma en la nube que puede alojar nuestra aplicación, por ejemplo, Heroku es uno de ellos, puedes crear una cuenta gratuita que nos servirá para hacer pruebas. Cuando ya tengas tu aplicación lista para desplegar, deberás subirla a GitHub , este en uno de los métodos que podemos usar, existen otras maneras de hacerlo, las veremos en próximos tutoriales, esta es la aplicación que utilizaremos: DeploySpring . Inicia sesión con tu cuenta y dirígete a la siguiente URL en donde podrás crear una nueva aplicación: https://dashboard.heroku.com/new-app , podrás ver algo como esto: Indica un nombre válido, establece la región y presiona el botón Create app . Cuando termines dirígete a https://dashboard.heroku.com/apps aquí podrás seleccionar la app ...

Un QListWidget nos permite mostrar una lista de elementos, el usuario puede seleccionar uno o varios de ellos, cada elemento estará representado por un objeto QListWidgetItem , podremos añadir o remover elementos según sea necesario, los elementos seleccionados por el usuarios pueden ser varios o solo uno, dependiendo del modo de selección que configuremos.