{"componentChunkName":"component---src-templates-blog-post-js","path":"/25-06-2020/","result":{"data":{"site":{"siteMetadata":{"title":"Sandra Rairán"}},"markdownRemark":{"id":"684dcbe5-33be-5154-a06c-fdeaf43f765a","excerpt":"Wow!💻\nCereza y yo pajareando y aplicando CV 🦆 ☘️ 🦜\n Para la instalación de OpenCv en MAC me base en estos links: 😃 (Instalación en Mac) (Instalación en MAC…","html":"

Wow!💻\nCereza y yo pajareando y aplicando CV 🦆 ☘️ 🦜\n\n \n \n \n \n

\n

Para la instalación de OpenCv en MAC me base en estos links: 😃

\n

(Instalación en Mac)

\n

(Instalación en MAC)

\n

Es necesario utilizar los weights y la cfg de yolo

\n\n

(Descargar los weights y cfg)

\n

Adicionalmente, es necesario decargar los coco.names, las clases de los objetos creados en el modelo entrenado por yolo. Para descargarlo en este link: (coco names)

\n

Genial!!! Imagenes con Computer Vision! 🦆☘️🦜

\n

Tangara Gyrola\n\n \n \n \n \n

\n

\n \n \n \n \n

\n

El código se encuentra en mi cuenta de github: 😃😃

\n

(Código)

\n

Calcule la distancia entre dos puntos de cada objeto detectado

\n
def distancia_puntos_caja(x,y, x1,y1):\n       return sqrt((x1 - x) ** 2 + (y1 - y) ** 2)
\n\n
distenmetros = distancia/39.37 #convertir los pixels a metros\t\t\t\t\t\ndistanciasolcial = int(distenmetros)\nif distanciasolcial <  1.5: #menor a 1.5 metros el rectangulo de pinta de rojo\n   cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w, y+h), color_texto, 2)
\n
cite:
\n

“Cite: @article{yolov3,\ntitle={YOLOv3: An Incremental Improvement},\nauthor={Redmon, Joseph and Farhadi, Ali},\njournal = {arXiv},\nyear={2018}\n}

","frontmatter":{"title":"Computer Vision","date":"June 25, 2020","description":"Detección de objetos con YOLOv3, python y openCV"}}},"pageContext":{"slug":"/25-06-2020/","previous":{"fields":{"slug":"/24-06-2020/"},"frontmatter":{"title":"Manipulación de Datos con Pandas y R"}},"next":{"fields":{"slug":"/29-06-2020/"},"frontmatter":{"title":"Tutoriales Pandas y Numpy!"}}}},"staticQueryHashes":["2841359383","3257411868"]}