La detección de movimiento es una de las aplicaciones más populares de la visión por ordenador, presente en sistemas de vigilancia, alarmas y dispositivos inteligentes.
Hoy, gracias a la Raspberry Pi y su cámara oficial, cualquiera puede crear un detector de movimiento funcional con algo de código en Python. En esencia, detectar movimiento consiste en comparar imágenes sucesivas de la misma escena y localizar las zonas donde hay cambios significativos. Si algo o alguien entra en la imagen, esas diferencias se traducen en áreas activas que pueden activar alarmas, grabaciones o notificaciones.
Principios básicos de la detección de movimiento
Un sistema de detección de movimiento sigue estos pasos:
- Captura de imágenes: la cámara toma fotos continuamente a varios fotogramas por segundo.
- Preprocesado: las imágenes se convierten a escala de grises y se filtran para reducir ruido.
- Cálculo de diferencias: se calcula la diferencia entre imágenes sucesivas. Si supera un umbral, se marca como movimiento en una máscara binaria.
- Actuación: a partir de la máscara, se localizan las regiones activas y se desencadenan las acciones programadas.
Con esta sencilla lógica, puedes implementar tu propio sistema de detección en Raspberry Pi de forma asequible y didáctica.
¿Por qué Raspberry Pi?
La Raspberry Pi es ideal para proyectos de detección de movimiento porque combina varias ventajas: es económica, compacta, fácil de programar en Python y su cámara oficial se integra perfectamente. Además, bibliotecas como OpenCV simplifican enormemente las operaciones de visión artificial.
Un ejemplo sencillo en Python
Con unas pocas líneas de código en Python, puedes implementar este algoritmo básico en tu Raspberry Pi con una webcam o una RaspiCamera. El núcleo de todo está en un bucle while, que captura continuamente imágenes, las convierte a escala de grises, calcula la diferencia y muestra las zonas de movimiento.
¿Cómo continuar?
En el libro Aplicaciones electrónicas para Raspberry Pi con Python , publicado por Marcombo, te explicamos cómo implementar este sistema de detección de movimiento paso a paso, con ejemplos prácticos completos, código comentado y ejercicios para mejorar y adaptar el proyecto a tus necesidades.
Además de la detección de movimiento, el libro cubre otras aplicaciones interesantes de la Raspberry Pi en combinación con Python: control de puertos GPIO, filtrado por colores, reconocimiento facial y mucho más.
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