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Sistema Pan-Tilt con Visión Artificial y ESP32-CAM
57 students

Sistema Pan-Tilt con Visión Artificial y ESP32-CAM

Aprende a construir un sistema Pan-Tilt con seguimiento de objetos usando visión artificial, ESP32-CAM y Python.
Created byJhon Ore Sulca
Last updated 2/2025
Spanish
Spanish [Auto],

What you'll learn

  • Configurar y programar el ESP32-CAM: Los estudiantes aprenderán a utilizar el módulo ESP32-CAM para capturar imágenes y transmitirlas a través de un webserver
  • Implementar visión artificial con OpenCV: Uso de OpenCV para procesar imágenes en tiempo real, detectar objetos y realizar seguimiento usando de Webcam-esp32Cam
  • Crear una interfaz gráfica con Tkinter: Aprenderán a diseñar y programar una interfaz gráfica intuitiva con Tkinter, que permita controlar el sistema Pan-Tilt.
  • Integrar un sistema Pan-Tilt funcional: Los estudiantes serán capaces de conectar y controlar servomotores para construir un sistema Pan-Tilt que siga objetos.

Course content

8 sections • 20 lectures • 3h 5m total length

  • Introducción4:40

Requirements

  • Conocimiento intermedio de Python: ¿Por qué? Durante el curso, los estudiantes trabajarán con procesamiento de datos, crearán interfaces gráficas con Tkinter (incluyendo botones, ventanas y controles), y desarrollarán scripts para integrar el ESP32-CAM con OpenCV. Un nivel intermedio de Python es necesario para entender y aplicar estos conceptos sin dificultad.
  • Nivel básico de OpenCV: ¿Por qué? El curso se centra en el seguimiento de objetos usando visión artificial, lo que implica el uso de OpenCV para procesar imágenes, detectar objetos y realizar operaciones como filtrado, transformaciones y seguimiento. Un conocimiento básico de OpenCV ayudará a los estudiantes a seguir las explicaciones sin sentirse abrumados.
  • Experiencia básica con Arduino o ESP32: ¿Por qué? El proyecto utiliza el ESP32-CAM, que es un microcontrolador similar a Arduino. Los estudiantes necesitan saber cómo programar microcontroladores, trabajar con pines GPIO, y entender conceptos como PWM y comunicación serial para configurar el ESP32-CAM y controlar los motores del sistema Pan-Tilt.
  • Conocimientos básicos de electrónica: ¿Por qué? Los estudiantes conectarán componentes como motores, resistencias y LEDs. Saber cómo usar un multímetro, identificar componentes y realizar conexiones simples es esencial para evitar errores y garantizar que el sistema funcione correctamente.

Description

¿Te apasiona la robótica, la visión artificial y la automatización? En este curso, aprenderás a construir un sistema Pan-Tilt con seguimiento de objetos utilizando tecnologías modernas como Python, OpenCV, ESP32-CAM, Tkinter y un servidor web. Este proyecto integra hardware y software para crear un sistema inteligente capaz de detectar y seguir objetos en tiempo real.

A lo largo del curso, cubriremos:

  1. Configuración del ESP32-CAM: Aprenderás a usar este módulo para capturar imágenes y transmitirlas a través de un servidor web.

  2. Procesamiento de imágenes con OpenCV: Implementarás algoritmos de visión artificial para detectar y seguir objetos usando una webcam o el ESP32-CAM.

  3. Interfaz gráfica con Tkinter: Crearás una interfaz amigable con botones para controlar el sistema Pan-Tilt y ajustar parámetros en tiempo real.

  4. Seguimiento de objetos: Desarrollarás un sistema de seguimiento preciso utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y control de motores.

  5. Integración completa: Conectarás todos los componentes (ESP32-CAM, servidor web, OpenCV y Tkinter) para crear un sistema funcional y automatizado.

Este curso está diseñado para personas con conocimientos intermedios en Python y electrónica, que deseen adentrarse en el mundo de la visión artificial y la automatización. Al finalizar, tendrás un proyecto completo que podrás aplicar en robótica, vigilancia, o cualquier sistema que requiera seguimiento de objetos.

Who this course is for:

  • Entusiastas de la robótica y la automatización.
  • Desarrolladores y programadores con interés en visión artificial.
  • Estudiantes y profesionales de ingeniería.
  • Makers y aficionados a la tecnología.

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