▷ Cómo configurar OpenCV en Raspberry Pi 3

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¿Qué es OpenCV en una Raspberry Pi 3?

¡Simplemente genial! Cuando combina OpenCV con una Raspberry Pi 3, tiene una micromáquina súper potente que puede servir para una amplia variedad de casos de uso. Imagina usar una cámara para rastrear e identificar a tus amigos y familiares cuando llegan a la puerta de tu casa, o mejor aún, úsala para hacer sonar la alarma si ves a alguien entrometiéndose alrededor de tu cerradura. Usan drones y contramedidas. O qué tal un sistema que monitorea el bienestar emocional de los miembros de su familia y proporciona notificaciones de actualización para su teléfono celular. Literalmente, no hay límites para lo que se puede hacer. Los límites son solo tu imaginación.

Configure el acceso remoto a su Raspberry Pi 3
1. Personalmente, recomendaría la conexión remota a su Pi desde otro dispositivo informático. Te hará la vida infinitamente más fácil, te lo prometo.
2. Instale el servidor Tight VNC:
```
sudo apt install tightvncserver
```
  1. Presione ‘Y’ para continuar con el proceso de instalación.
  1. Inicie su servidor VNC ingresando el siguiente comando en la Terminal:
```
vncserver:1 -geometry 1280x800 depth 24
```
  1. Se le pedirá que configure una contraseña. Es imperativo que mantenga un registro de esto.
  1. Se le preguntará si desea establecer una contraseña de solo lectura. Presione ‘n’ para continuar.
  1. En tu Mac, abre Finder, presiona CMD + K e ingresa el siguiente comando:
    vnc: // your-ip: 590+ El número que obtuvo en el paso anterior. En mi ejemplo:
```
vnc://192.168.2.102:5901
```
  1. Se le pedirá la contraseña que configuró en el paso anterior. Ingrese y seleccione Conectar.

Instale OpenCV en su Raspberry Pi 3
1. 1. Asegúrese de que su Raspberry Pi 3 esté conectada a una fuente de alimentación. Esto es necesario para asegurarse de que no pierde energía mientras da cuerda a OpenCV.
  2. Abra Terminal e ingrese los siguientes comandos para comenzar:
```
sudo apt update
```
```
sudo apt install python3-opencv
```
```
sudo apt install libhdf5-dev
```
```
sudo apt install libhdf5-serial-dev
```
```
sudo apt install libatlas-base-dev
```
```
sudo apt install libjasper-dev
```
```
sudo apt install libqtgui4
```
```
sudo apt install libgt4-test
```
1. Este comando instala los paquetes necesarios para ejecutar OpenCV.
2. Importe el módulo cv2 para verificar la instalación e intente consultar la versión de OpenCV:
```
python3 -c "import cv2; print(cv2.__version__)"
```
```
Output
4.1.0
```
1. Si necesita instalar OpenCV con compatibilidad o enlaces de Python 2, instale los paquetes de Python OpenCV.
2. Si obtiene un error al determinar la versión, verifique si ha utilizado guiones bajos dobles en ambos lados de la etiqueta de la versión.

Conclusión

Si desea un poco más de su inversión, le recomendaría instalar una fantástica biblioteca de herramientas de aprendizaje automático llamada Orange. Orange es un software de minería de datos basado en componentes. Abarca una impresionante gama de técnicas de visualización, exploración, preprocesamiento y modelado de datos.

Clona el repositorio de la fuente de Orange Github:

git clone https://github.com/biolab/orange.git

Para compilar e instalar Orange, puede usar el archivo setup.py en la raíz del directorio de Orange, que requiere encabezados de desarrollo para gcc, python y numpy. Si ha seguido los pasos anteriores para instalar OpenCV, todos los paquetes de software necesarios ya están instalados en su Raspberry Pi 3. Para usarlo, extraiga las fuentes nocturnas y ejecute el siguiente comando:

python setup.py build

sudo python setup.py install

Esto también instalará el script de Orange Canvas para que pueda iniciar Orange Canvas desde la línea de comandos. Utilice el siguiente comando para ejecutar Orange localmente:

python setup.py install --user

Ahora ve a divertirte. Lo digo en serio de esa manera. Diviértete respetando la privacidad y seguridad de quienes te rodean.