Category Archives: ¿Cómo se hace?

Como instalar OpenCV en Ubuntu

19 Jun , 2017,
Luis Ramirez
No Comments

https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2016/04/ubuntu.png

OpenCV es una biblioteca para manipulación de imágenes bastante potente y gratis tanto para propósitos académicos como comerciales. Posee extensiones en C++, C, Python y Java y soporta gran variedad de Sistemas Operativos, como Windows, Linux, Mac OS, iOS y Android.

En esta publicación se explicará la manera de instalar OpenCV para Python en Ubuntu.

http://www.akirasan.net/content/images/2016/06/opencv-python.png

Existen múltiples maneras de lograr este propósito, a continuación explicaremos las 2 principales.

1- La primera opción nos instalará la versión más actualizada de OpenCV 2.

  1. sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv

2- La segunda opción nos instalará la última versión que existe (version 3.2.0 actualmente) de OpenCV 3, la cual incluye mejoras y optimizaciones sobre la versión 2. Por lo lo primero debemos descargar el siguiente script https://github.com/milq/milq/blob/master/scripts/bash/install-opencv.sh

Una vez descargado el script, nos dirigimos hacia el directorio en el que se encuentra y ejecutamos el siguiente comando

bash install-opencv.sh

Nos pedirá la contraseña y comenzará la instalación.

 

Si deseamos verificar la versión que tenemos instalada de OpenCV, se puede crear un sencillo script de Python con las siguientes líneas

import cv2
print(cv2.__version__)

 

Así de simple tenemos OpenCV en nuestro sistema.

¿Que cosas se pueden hacer con OpenCV?

  • Reconocimiento de vehículos en tiempo real.

 

  • Reconocimiento de rostros

http://docs.opencv.org/3.2.0/faceDetection.png

  • Manipulación de videos

http://www.pyimagesearch.com/wp-content/uploads/2016/02/writing_to_video_quicktime.jpg

 

Y gran variedad de cosas mas.

 

La manera más sencilla de comenzar a desarrollar programas con OpenCV es visitando el siguiente enlace en el que existen pequeños tutoriales que brindan las bases suficientes para hacer lo que se nos ocurra http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_tutorials.html

 

 

Ubuntu Desktop para Intel Joule

7 Jun , 2017,
Luis Ramirez
No Comments

https://www.shoplinuxonline.com/media/catalog/product/cache/8/image/650x/040ec09b1e35df139433887a97daa66f/u/b/ubuntulogo.png

https://simplecore.intel.com/newsroom/wp-content/uploads/sites/11/2016/08/intel-joule-1-2x1.jpg

Ubuntu Desktop es una opción viable para trabajar con el Joule, ya que al integrar la interfaz gráfica permite una interacción más amigable para los usuarios, además de brindar todas las bondades que provee un sistema basado en Linux. Ya que muchos evitan el tener que trabajar directamente en consola o terminal, debido a que les resulta poco intuitivo y hasta cierto punto complejo.

Esta guía se desarrolló para explicar como se puede instalar este Sistema Operativo en el Intel Joule y todos los pasos fueron desarrollados de la misma manera que se describen a continuación.

 

Actualizar el BIOS del Joule

Para comenzar es necesario tener el BIOS actualizado, cuando se realizaron las pruebas se tuvo disponible la siguiente imagen para el BIOS version #174 en el siguiente enlace https://downloadmirror.intel.com/26206/eng/Joule-Firmware-2016-12-18-174-Public.zip.

Al momento de leer este artículo podría existir una versión más actualizada, se puede verificar en https://developer.ubuntu.com/core/get-started/intel-joule#alternative-install:-ubuntu-desktop-16.04-lts

El procedimiento detallado para actualizar el BIOS se puede seguir en el siguiente enlace https://software.intel.com/en-us/flashing-the-bios-on-joule

 

Descarga de Ubuntu Desktop

La imagen de Ubuntu que se probó en esta guía se puede obtener del siguiente enlace http://people.canonical.com/~platform/snappy/tuchuck/desktop-beta4/tuchuck-xenial-desktop-iso-20170109-0.iso

Se puede verificar la integridad del archivo con el siguiente MD5SUM: 097b4d7f4b828e307f290f31e24a686d

Al momento de leer este artículo podría existir una versión más actualizada, se puede verificar en https://developer.ubuntu.com/core/get-started/intel-joule#alternative-install:-ubuntu-desktop-16.04-lts

 

Crear un dispositivo Booteable

Debido a que el archivo descargado tiene un formato ISO se puede crear un dispositivo booteable haciendo uso de un USB. Dependiendo del Sistema Operativo que utilice se pueden seguir los pasos:

Ubuntu: https://www.ubuntu.com/download/desktop/create-a-usb-stick-on-ubuntu

Windows: https://www.ubuntu.com/download/desktop/create-a-usb-stick-on-windows

MacOS: https://www.ubuntu.com/download/desktop/create-a-usb-stick-on-macos

 

https://shop-media.intel.com/api/v2/helperservice/getimage?url=http://images.icecat.biz/img/gallery/33124942_0200197756.jpg&height=550&width=550

Proceso de Instalación

  1. Iniciar el sistema desde el dispositivo USB que creamos en el paso anterior.
  2. El sistema comenzará la instalación automáticamente, incluyendo el particionado e instalación en la memoria integrada eMMC.
  3. Cuando la instalación termina, un mensaje aparecerá y se requerirá reiniciar el sistema.
  4. Inicie el sistema de la memoria eMMC (integrada) para completar el proceso de instalación.
  5. Siga las instrucciones de configuración del sistema, selección de idioma, red inalámbrica, zona horaria y distribución de teclado.
  6. Escoja el nombre del sistema, un usuario y contraseña.
  7. Espere a que termine la configuración, si se escuentra conectado a internet tomará unos minutos adicionales para la instalación automática de actualizaciones.
  8. La instalación ha terminado, ya puede usar el sistema.

 

Recomendaciones

  • El sistema Joule posee una memoria integrada eMMC de 16 GB, se puede agregar una memoria SD y se puede agregar almacenamiento adicional a través alguna memoria USB. Durante un tiempo se probó cambiar la dirección de /home hacia la memoria SD, esto implicó una reducción en el rendimiento del sistema. Por lo que se recomienda mantener la memoria SWAP y el almacenamiento del sistema ligado a la memoria eMMC y hacer uso de la memoria SD y cualquier adicional por USB para almacenamiento masivo con el fin de obtener el mejor rendimiento de la plataforma.
  • Es de utilidad hacer uso de un USB hub, alimentado externamente de corriente, de manera que se pueden extender las capacidades del sistema aún más. Posiblemente incluir mouse y teclado (si no se tienen bluetooth), una cámara Realsense de Intel y posiblemente algún almacenamiento externo adicional; teniendo en cuenta que se posee un puerto adicional libre Tipo-C.

 

Enlace de referencia: https://developer.ubuntu.com/core/get-started/intel-joule#alternative-install:-ubuntu-desktop-16.04-lts

 

Mis primeros pasos con ionic

5 Jun , 2017,
Jose Nunez
, , , ,
No Comments

Bueno, como nos pasa a todos, un día desperté con esa imperiosa necesidad de crear una app para teléfonos inteligentes; y pues, comenzar no es fácil si tomamos en cuenta que las principales plataformas de desarrollo (IOS y Android) tienen sus costos y complejidades.

(!) Antes de seguir estas instrucciones asegúrese de entender las Condiciones de Uso de nuestro sitio.

Afortunadamente, mis compañeros del centro de innovación habían estado realizando una investigación sobre algo similar, y me hablaron del Ionic Framework, un sistema para desarrollar aplicaciones móviles usando tecnologías web (HTML, CSS, JS/TS, ANGULARJS) etc que luego pueden implementarse tanto en Android como IOS.

Dentro de las bondades de Ionic podemos listar las siguientes:

  1. Manejo de plantillas de proyecto predefinidas
  2. Acceso a características específicas de hardware (bluetooth, gps, camara, etc)
  3. Pre-visualizacion de las apps usando IonicView directamente en los dispositivos móviles tanto para Android como para IOS

Pero bueno, he querido comenzar con el pie derecho, configurando una estación de trabajo LINUX UBUNTU 16.04 así que aquí van algunos lineamientos básicos para comenzar:


#1 – NodeJS

Es necesario instalar nodeJS y npm. Para Ubuntuo 16.04 he encontrado esta guía que me ha parecido muy completa. En ella se discuten diferentes métodos. Yo elegí usar el método de nvm (node version manager) que se puede resumir en los siguientes comandos uno por uno:

cd
sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential libssl-dev
curl -sL https://raw.githubusercontent.com/creationix/nvm/v0.31.0/install.sh -o install_nvm.sh
bash install_nvm.sh
source ~/.profile
nvm ls-remote
nvm install 6.3.10
node -v
npm -v

#2 – Instalación de IONIC

Ahora, de acuerdo con la guía de inicio de IONIC procedemos con el siguiente comando:

npm install -g cordova ionic

Luego de unos minutos (como 15 con mi conexion 3G) y de mucho texto en la consola, podemos usar el comando ionic -v para determinar la versión que hemos instalado.

En este punto es importante crear una cuenta personal en https://apps.ionic.io/signup para poder visualizar las aplicaciones con Ionic View. Una vez creada la cuenta podemos usar el siguiente comando para que nuestra instalación de ionic quede conectada a nuestra cuenta.

ionic login

#3 Creación de un nuevo proyecto

(!) Antes de crear un nuevo proyecto, es importante asegurarse que su GIT local esté instalado y configurado.

Al momento de escribir este artículo, la guía de inicio hace mención de 3 tipos de proyecto: blank, tabs y sidemenu (aunque hay todo un mercado de tipos de proyecto en la red). La verdad nos gustó más el de tabs, así que usamos estos comandos:

cd
mkdir myIonicTests
cd myIonicTests
ionic start myApp tabs

Dado que ya habíamos hecho login en el paso anterior, podemos decirle que si (Y) a la pregunta de la terminal “Link this app to your Ionic Dashboard to use tools like Ionic View? (Y/n)“. Al decir que sí el sistema termina de crear el app y nos lleva al navegador de Internet a la página de ionic para crear nuevas apps para el visor. Más tarde será necesario utilizar el comando ionic link para conectar el código de nuestra app local con su correspondiente entrada en Ionic View.

(!) Notas: Algo importante de resaltar es que este template de una vez crea el proyecto como un repositorio GIT. Reconectar un repositorio GIT a nuestra cuenta GIT de preferencia es una tarea importante a  futuro, pero eso lo dejaremos para otro artículo.
Otra cosa importante es que el comando start de ionic necesitará una conexión a Internet estable para poder descargar todos los archivos, bibliotecas y dependencias necesarias.

En este punto ya podemos ejecutar el comando ionic serve para pre-visualizar el app en nuestro navegador local.


#4 Ejecutar la aplicación en un celular

Nótese que al crear la aplicación en el sitio web de ionic, se generó un código de identificación de la app. En la aplicación IonicViewer de Android o IOS se puede acceder con sus credenciales de ionic, o usando el código de identificación de la aplicación.

Antes de subir el código a Ionic View, necesitamos enlazarlo con nuestra nueva app; usando el comando ionic link. Se usan las flechas arriba y abajo del teclado para seleccionar el app.

Para subir el código más reciente utilizamos el comando ionic upload; luego en la aplicacion de celular Ionic View usamos la opción “Clear App Data” y luego “View App”

En una próxima entrada estaremos discutiendo cómo modificar el código.

 

Introducción al ESP8266

31 May , 2017,
Jose Nunez
, , , , ,
No Comments

Aquí resumo algunas cosas que he ido descubriendo del ESP8266 esta semana:

#1 – El ESP8266 viene programado de manera nativa con un firmware que responde a comandos AT para realizar conexiones y comunicación WiFi. Una referencia útil al set de comandos se puede encontrar acá.

#2 – El ESP8266 puede ser programado mediante el IDE de ARDUINO. Para esto es necesario instalar la definición de placa usando la opción de Tools > Board Manager; pero antes de esto es necesario configurar la siguiente URL para definición de tarjetas adicionales usando la opción File > Preferences > Additional Boards Manager URLs.

URL:  http://arduino.esp8266.com/stable/package_esp8266com_index.json

Es necesario cerrar el IDE y volverlo a cargar para poder utilizar el board que aparece en la lista abajo como “Generic ESP8266 Module“. (!) Importante: Una vez re-programado el módulo se pierde el firmware que habilita los comandos AT. Para re-habilitarlos será necesario seguir alguno de los procedimientos disponibles para cargar el firmware

#3 – Se puede conectar el módulo directamente a la PC usando un convertidor USB-Serial FOCA 2.2 con las siguientes conexiones; pero antes se debe configurar el FOCA 2.2 para operar a 3.3V, caso contrario se daña el ESP8266:

esp8266_pinoutFOCAV2.2        ESP8266
   VCCIO -----> VCC (3.3V)
     TXD -----> RXD
     RXD <----- TXD
     GND <----- GND
   VCCIO -----> CH_PD

 Opcionalmente se coloca GPIO0 a tierra (GND) para habilitar la descarga de sketches de ARDUINO en el módulo; y luego se desconecta de GND para operar con el Sketch descargado.
FTDI Cable             ESP8266
 VCCIO (red)    -----> VCC (3.3V) 
   TXD (orange) -----> RXD 
   RXD (yellow) <----- TXD
   GND (black)  <----- GND
 VCCIO (red)    -----> CH_PD

#4 – La definición de placa del ESP8266 de ARDUINO (“Generic ESP8266 Module“) incluye una cantidad importante de ejemplos muy básicos para la operación del módulo, ya sea como Cliente HTTP, o cliente WiFi, o Access point, e incluso la creación de redes tipo Mesh usando WiFi.

#5 – El módulo ESP8266 no tiene capacidad para comunicarse con servicios de Internet por canales seguros de tipo HTTPS, lo cual representa una limitante sobre el tipo de aplicación que se pueda implementar. Como medida mínima es recomendable conectar el ESP8266 a un IoT Gateway con capacidad de comunicación HTTPS hacia la nube y no usarlo en aplicaciones suceptibles en caso de ser “hackeadas” ya que es relativamente facil para un hacker poder interceptar los datos provenientes del ESP8266 (no cifrados) interpretarlos e incluso suplantarlos.

#6 – El ESP8266 se puede conseguir en Costa Rica en CR Cibernetica. Nótese que al momento de escribir este artículo el precio estaba en $7.95, solamente $1 por debajo del SONOFF que aparte de traer uno de estos módulos tiene el hardware necesario para manejar corriente AC y un programa predeterminado para poder operarlo mediante un App de teléfono.

#7 – En Amazon se puede conseguir hasta por $15 cuatro módulos ($3.75 cada uno!). En Wish.com se pueden conseguir incluso a $2. Aunque para ser sinceros la comodidad de comprarlos en CR Cibernética y que me los traigan a domicilio el día siguiente es inigualable.

 #8 – Volviendo a los comandos AT, se puede acceder a estos mediante una terminal como Putty usando el puerto serial del FOCA V2.2 a una velocidad de 115200 bauds, pero es necesario (al menos en el caso de Putty) utilizar [ENTER] y [CTRL]+[ J ] para enviar los comandos al módulo y obtener una respuesta. Una conexión parecida se puede usar desde un ARDUINO 101 (que opera a 3.3V) usando la librería SoftwareSerial para operar el ESP8266 usando comandos AT enviados desde el ARDUINO. También se puede operar el ESP8266 desde un arduino usando los GPIO del ESP8266 como indicativos de qué hacer y que un Sketch de ARDUINO en el ESP8266 tome decisiones y realice comunicaciones WiFi basadas en esas señales.

#9 –  Finalmente cabe mencionar que el módulo tiene la capacidad de almacenar información en estado apagado. Lo cual permite, por ejemplo, recordar cual fue el último SSID/Passphrase que se usó y reconectar al encender, tanto para aplicaciones basadas en comandos AT como para aplicaciones basadas en sketch de Arduino ejecutados en el módulo ESP8266.

Ya Contamos Personas… Ahora hagamos algo con Python

20 Abr , 2017,
Jose Nunez
, , , , ,
one comments

Muchas personas piensan que la visión computarizada es un área de la tecnología reservada para genios matemáticos japoneses.

Nada más lejos de la realidad.

Mientras que en efecto se hace uso intensivo de matemática muy avanzada, y de sistemas computacionales de última generación; la realidad es que, gracias al código abierto, existen bibliotecas y frameworks  que hace accesible estas tecnologías a todas las personas que, con una dosis adecuada de interés quieran adentrarse en este mundo tan fascinante y a la vez de vital importancia para nuestra sociedad moderna.

En esta entrega les mostramos una extensión de nuestro artículo anterior sobre “Visión Computarizada: Contando Gente con OpenCV, ROS,..” donde exploramos la creación un programa básico en lenguaje Python que haga uso modesto de los datos generados por el contador de personas.

Recordemos que ROS (Robot Operating System) es un meta-sistema operativo de tipo publicador/suscriptor que facilita la comunicacion entre diversos nodos computacionales; y que está orientado a sistemas robóticos.

Como dijimos, en el artículo anterior exploramos cómo configurar un sistema Up-Board con Ubuntu Linux, para utilizar los datos provenientes de una cámara para analizar las imagenes en tiempo real y detectar personas. Fascinante.

Ahora, basados en el tutorial básico de ROS para creación de programas Python de publicación y escucha, acá listamos los pasos básicos para la creación de publicadores y escuchadores que funcionen con ROS.

(!) Antes, tengamos en cuenta que la detección de personas que viene con opencv_apps de ROS lo que hace es buscar en las imágenes patrones que coincidan con cierta geometría rectangular alta. Por eso en la imagen destacada de este artículo vemos marcas de rectángulos donde no hay personas. Al final de este artículo hablamos del comando rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure que permite ajustar parámetros “en caliente” para mejorar la precisión.

También, antes de ejecutar estos procedimientos, es probable que necesite ejecutar las instrucciones de algunos artículos anteriores que se listan en esta página: http://costaricamakers.com/?p=914 a partir del punto 4.

En caso de duda o si algo no funciona, les agradezco nos lo hagan saber en los comentarios.


PASO 1 – Primeramente creamos un espacio de trabajo de tipo catkin. Es decir la estructura básica de archivos y herramientas de un espacio de trabajo para ROS usando el sistema de construcción Catkin.

mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/
catkin_make
source devel/setup.bash

PASO 2 – Seguidamente crearemos un paquete de ROS al que llamaremos “beginner_tutorials”que no es otra cosa que un conjunto de programas que se pueden manipular mediante ROS.

cd ~/catkin_ws/src
catkin_create_pkg beginner_tutorials std_msgs rospy roscpp
cd ~/catkin_ws
catkin_make
. ~/catkin_ws/devel/setup.bash

De nuevo, para más información sobre la creación de paquetes puede visitar el tutorial oficial en http://wiki.ros.org/ROS/Tutorials/CreatingPackage


PASO 3 – Ahora escribiremos los programas básicos de publicación y escucha.

roscd beginner_tutorials
mkdir scripts
cd scripts
wget https://raw.github.com/ros/ros_tutorials/kinetic-devel/rospy_tutorials/001_talker_listener/talker.py
chmod +x talker.py

El comando wget de la linea 4 arriba se encargará de descargar nuestro programa de python llamado “talker.py” que se encarga de publicar mensajes en un nodo denominado “chatter” que luego serán leidos desde el programa de escucha o suscriptor.

Para crear el programa de escucha usamos los siguientes comandos:

roscd beginner_tutorials/scripts/
wget https://raw.github.com/ros/ros_tutorials/kinetic-devel/rospy_tutorials/001_talker_listener/listener.py
chmod +x listener.py

Con esto se descarga el programa “listener.py” en nuestra carpeta scripts para programas de python.

Este programa escuchará datos publicados al nodo “chatter” y los mostrará en la pantalla.


PASO 4 – Pongamos a prueba estos programas.

Para esto primero compilaremos el paquete usando los siguientes comandos

cd ~/catkin_ws
catkin_make

y luego ejecutaremos ambos scripts en terminales diferentes:

rosrun beginner_tutorials listener.py
rosrun beginner_tutorials talker.py

Al ejecutarse se puede apreciar como, el listener.py no hace nada, hasta que el talker.py es ejecutado. El programa talker.py envia mensajes con un numero al tópico chatter; estos mensajes son entonces escuchados por el programa listener.py el cual los muestra en la pantalla al recibirlos. Es una dinámica muy simple.


PASO 5 – Modifiquemos el listener.py

Ahora modificaremos el programa listener.py para que en lugar de escuchar el tópico ‘chatter’ publicado por talker.py, escuche un tópico un tanto más avanzado: la cuenta de personas de nuestra cámara.

Usando el siguiente comando abrimos listener.py usando el editor gedit que viene con Ubuntu.

cd ~/catkin_ws
sudo gedit src/beginner_tutorials/scripts/listener.py

Luego reemplazamos el contenido del script con el siguiente:

#!/usr/bin/env python
# Software License Agreement (BSD License)
#
# Copyright (c) 2008, Willow Garage, Inc.
# All rights reserved.
#
# Redistribution and use in source and binary forms, with or without
# modification, are permitted provided that the following conditions
# are met:
#
#  * Redistributions of source code must retain the above copyright
#    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
#  * Redistributions in binary form must reproduce the above
#    copyright notice, this list of conditions and the following
#    disclaimer in the documentation and/or other materials provided
#    with the distribution.
#  * Neither the name of Willow Garage, Inc. nor the names of its
#    contributors may be used to endorse or promote products derived
#    from this software without specific prior written permission.
#
# THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS
# 'AS IS' AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT
# LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS
# FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE
# COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
# INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING,
# BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES;
# LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER
# CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT
# LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN
# ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE
# POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
#
# Revision $Id$

## Simple talker demo that listens to std_msgs/Strings published 
## to the 'chatter' topic

import rospy
from std_msgs.msg import String
from opencv_apps.msg import RectArrayStamped

def callback(data):
    rospy.loginfo(rospy.get_caller_id() + 'I AAAA  heard %s', data)

def listener():

    # In ROS, nodes are uniquely named. If two nodes with the same
    # name are launched, the previous one is kicked off. The
    # anonymous=True flag means that rospy will choose a unique
    # name for our 'listener' node so that multiple listeners can
    # run simultaneously.
    rospy.init_node('listener', anonymous=True)

    rospy.Subscriber('people_detect/found', RectArrayStamped, callback)

    # spin() simply keeps python from exiting until this node is stopped
    rospy.spin()

if __name__ == '__main__':
    listener()

Podemos observar las partes clave del programa:

  1. Linea 41: Importamos de la librería opencv_apps.msg el tipo de datos RectArrayStamped, que es el tipo de datos con que se publican las personas encontradas .
  2. Linea 44: Se muestra en consola los datos recibidos por el suscriptor. Nótese que donde dice data, podríamos poner data.rects para obtener unicamente el arreglo de rectángulos que representa a cada persona.
  3. Linea 55: Se define un suscriptor para el tópico peopledetect/found con un tipo de dato RectArrayStamped que al escuchar datos llamatrá la función callback. Esta función se define en la línea 43 y 44.

Para ejecutar este script usariamos el siguiente comando que nos mostrará los datos escuchados.

rosrun beginner_tutorials listener.py

Otros comandos que suelen ser útiles:
Para listar todos los tópicos que están manejando en la instancia de ROS: rostopic list

Para ver la información de un tópico particular: rostopic echo people_detect/found

Para configurar los tópicos activos mediante un utilitario GUI: rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure


Read More…

Visión Computarizada: Contando Gente con OpenCV, ROS, UP Board y una cámara Real Sense

7 Abr , 2017,
Jose Nunez
, , , ,
No Comments

En artículos anteriores hemos tocado el tema del kit de robótica de Intel con RealSense y UPBoard.

Como seguimiento a las instrucciones de inicio del Up Board les compartimos acá algunos comandos de ROS / LINUX para hacer uso de algunos de los ejemplos para aplicaciones de visión computarizada.


PASO 1 – Paquete OpenCV Apps

El primer paso sería la instalación de un paquete de ROS denominado “opencv_apps” mediante el siguiente procedimiento:

cd /opt
sudo apt-get install ros-kinetic-opencv-apps

PASO 2  – Ejemplo de la aplicación de detección de personas

El paquete OpenCV Apps de ROS contiene archivos de lanzamiento (.launch files) con ejemplos muy concretos sobre aplicaciones de visión computarizada.

Mediante el siguiente comando de ROS, la consola de LINUX se ubica en la ubicación del paquete OpenCV Apps:

roscd opencv_apps

Una vez en este directorio, echaremos un vistazo a la lista de archivos de lanzamiento:

cd launch
ls

El comando ls anterior lista en la consola todos los archivos .launch.

Uno de estos archivos es el denominado “people_detect.launch” el cual contiene las definiciones de ROS (en formato XML) que definen cómo tomar imágenes de una fuente (una cámara por ejemplo) y aplicar los métodos de detección de personas de OpenCV.

Para que este archivo funcione con las cámaras Real Sense, será necesario modificar este archivo “people_detect.launch” de la siguiente manera:

(!) Nota: Este procedimiento será necesario solamente una vez para una misma versión del paquete de ROS OpenCV Apps. Solo será necesario ejecutarlo nuevamente si se actualiza la versión del paquete de ROS OpenCV Apps.

Ejecute el comando gedit para editar el archivo:

sudo gedit people_detect.launch

Ubique las siguientes líneas en el archivo ver (estado inicial) y cámbielas para que luzcan como se especifica en (estado editado)

(estado inicial)

<arg name="image" default="image" doc="The image topic. Should be remapped to the name of the real image topic." />

<arg name="debug_view" default="true" doc="Specify whether the node displays a window to show edge image" />

(estado editado)

<arg name="image" default="camera/color/image_raw" doc="The image topic. Should be remapped to the name of the real image topic." /> 

<arg name="debug_view" default="false" doc="Specify whether the node displays a window to show edge image" />

PASO 3 –  Ejecución del ejemplo ROS para detección de personas

Ejecute los siguientes comandos de consola de manera individual, preferiblemente en una pestaña nueva de terminal (SHIFT CTRL  T)

1. Iniciar el nodo maestro de ROS

roscore &

2. Ubicarse en el directorio de ROS referente a la cámara Real Sense

roscd realsense_camera/

3. Lanzar (ejecutar) el procesador ROS de la cámara Real Sense

* Para una R200 use el siguiente comando: roslaunch realsense_camera r200_nodelet_default.launch &

* Para una SR300 use el siguiente comando: roslaunch realsense_camera sr300_nodelet_default.launch &

4. Ejecutar el procesador ROS para el proceso de detección de personas

roslaunch opencv_apps people_detect.launch

5. Carguemos ahora el visor de imágenes de ROS

rqt_image_view

* Este comando abre una ventana que tiene una caja de selección donde podemos elegir el canal que queremos visualizar.

 

Tips para Impresión 3D con Printbot

4 Mar , 2017,
Jose Nunez
, , , , ,
No Comments

Hace unos meses adquirimos unos Printbot Simplemetal de CRCibernetica.

El servicio que nos brindaron fue realmente excepcional. Parte de el servicio fueron unos tipos que nos enviaron por email, que me han resultado utiles al tratar de imprimir en 3D. Así que he decidido transcribirlos acá.

Aunque es probable que algunas instrucciones no apliquen para las versiones más recientes de Cura o de Printbot, espero que sea de utilidad a muchas otras personas.


Materiales requeridos:

  1. 3M Blue Masking Tape
  2. Alcohol de Fricción
  3. Algodón para aplicar el alcohol

Instrucciones Básicas

  1. Usar la version 15.04 de Cura (NO USAR LA ULTIMA VERSION):
    https://ultimaker.com/en/cura-software/list
  2. Seguir el setup Wizard seleccionando su impresora (Printrbot Metal Simple)
  3. Bajar el Profile “Getting Started.ini” de Printrbot:
    https://printrbot.zendesk.com/hc/en-us/articles/203814574-Getting-Started-Profile
  4. En Cura: File–>Open Profile y seleccionar el archivo “Getting Started.ini”
  5. En Preferences cambiar Printing Window type de “Basic” a “Pronterface UI”
  6. Cambiar Printing temperature(C) de 210 a 195. (Importante)

Cuando imprime, la impresora va a hacer los siguientes pasos:

  1. El “hot end” va a calentar al 195. (dura 1 minuto)
  2. Se va a mover a “Home” usando los switches de limite.
  3. Se va a iniciar el proceso de “Auto-Nivel” y mapear tres puntos en la cama.
  4. Va a empezar a imprimir.
  5. Cuando termina de imprimir se va a mover a “Home”.

Para crear sus propios modelos recomendamos tinkercad.com. Es gratuito y fácil de aprender. También sirve para “sanar” modelos de otras aplicaciones.

El sitio thingiverse.com tiene modelos 3D que se puede bajar.  Yo siempre busco alli antes de crear algo desde cero.

El spool holder que yo estoy utilizando es este:
https://www.youmagine.com/designs/printrbot-simple-filament-spool-holder-no-aluminum-handle

Impresión por SD Card

Si quiere imprimir directamente de un SD Card:

  1. Asegura que su impresora no esta conectada a su PC.
  2. Insierte un sd card en su PC
  3. En Cura, notar que el icono que normalmente apreta para imprimir ahora dice “SD”.
  4. Apreta este boton para copiar el GCode directamente al SD Card.
  5. Cambiar el nombre del archivo en el SD card a “auto0.g”. Asegura que NO tiene la extensión .gcode
  6. Con la impresora apagada insierte el SD Card.
  7. Prende la impresora.
  8. Tarda varios minutos en calentar y comenzar a imprimir. Puede tardar hasta 10 minutos.

El slot del SD Card no esta posicionado muy bien.  Para no tener que usar un alicate yo uso este holder que se puede imprimir usando la impresora: http://www.thingiverse.com/thing:416217

SimpleCV Hello World ++ en otros 5 minutos (Linux MINT 18)

Mar , 2017,
Jose Nunez
, , , , , ,
No Comments

Siguiendo nuestra serie sobre SimpleCV y como una motivación personal para aprender Python. Acá les presento un par de scripts basados en el ejemplo “Hello World” de SimpleCV.

El primero toma constantemente  una foto de una cámara y la “binariza”; es decir, la convierte cada pixel de la foto en negro o blanco dependiendo de su “posición estadística” respecto de los demás pixeles y muestra el resultado en pantalla.

El segundo toma la fotografía original, sin ser “binarizada” y la muestra en pantalla.

Al correr los scripts de manera simultánea podemos apreciar de mejor manera este filtro de binarización de la imagen.


PASO 1 – simplecv_helloworld.py

Usando un editor de texto como “xed” copiamos el siguiente programa y guardamos el archivo como “simplecv_helloworld.py”

from SimpleCV import Camera
# Initialize the camera
cam = Camera()
# Loop to continuously get images
while True:
    # Get Image from camera
    img = cam.getImage()
    img.save('/home/toruk-makto/imageport.jpg')
    # Make image black and white
    img = img.binarize()
    # Draw the text "Hello World" on image
    img.drawText("Hello World!")
    # Show the image
    img.show()

PASO 2 – simplecv_helloworld2.py

De nuevo, mediante el editor de texto copiamos el siguiente programa y guardamos el archivo como “simplecv_helloworld2.py”

from SimpleCV import Image

# Loop to continuously get images
while True:
    # Get Image from camera
    try:
        img = Image('/home/toruk-makto/imageport.jpg')
        # Draw the text "Hello World" on image
        img.drawText("Hello World!")
        # Show the image
        img.show()
    except:
        print "skip!"

PASO 3 – Ejecutar ambos scripts

En una terminal ejecutemos los siguientes dos commandos:



python simplecv_helloworld.py &

python simplecv_helloworld2.py &


Vemos como se muestran ambas imágenes “en tiempo real”

Para detener los scripts podemos digitar el comando fg(que trae el comando al “foreground de ejecución”) y luego usar las teclas CTRL C; o ejecutamos el comando sudo kill #### donde “####” corresponde al número del proceso que queremos detener; o simplemente cerramos la terminal.

 

 

Iniciemos con SimpleCV en 5 minutos en Linux MINT 18 (Ubuntu 16.04)

Mar , 2017,
Jose Nunez
, , , ,
No Comments

Como les mencioné en mi publicación anterior, estamos investigando un poco sobre Vision Computarizada, y en eso nos tropezamos con SimpleCV como una propuesta práctica para adentrarnos en este mundo.

Me tomó cerca de 30 minutos (quizas por culpa de mi propio déficit atencional) instalar SimpleCV, así que aquí va un resumen para echar a andar esto en 5 minutos:


PASO 1 – Instalar dependencias de Python Support

wget http://launchpadlibrarian.net/109052632/python-support_1.0.15_all.deb
sudo dpkg -i python-support_1.0.15_all.deb

(tomado de http://askubuntu.com/questions/766169/why-no-more-python-support-in-16-04)


PASO 2 – Descargar SimpleCV de SourceForge.net

  1. Página Principal en SourceForge: http://simplecv.sourceforge.net/
  2. Página oficial: http://simplecv.org/
  3. Paquete que yo descargué: Paquete SimpleCV-1.3.deb (versión 1.3-1)

PASO 3 – Instalación

  1. Puede usar el comando sudo dpkg -i ~/Downloads/SimpleCV-1.3.deb
  2. También puede instalarse mediante la interfaz gráfica, haciendo clic derecho sobre el archivo SimpleCV-1.3.deb ubicado en la carpeta de descargas (Downloads), selecciona “Open with GDebi package installer” y hacer clic en el botón “Install Package

PASO 4 – Algo antes del Hello World…

  1. En la terminal, ejecutar el comando simplecv. Esto abre una consola simplecv
  2. En la consola simplecv, ejecute los siguientes comandos uno por uno:
    cam = Camera() #Esto genera una instancia de la cámara principal en una variable llamada cam
    img = cam.getImage() #Esto captura una foto de la cámara accesible desde la variable img
    d = img.show() #Esto abre una ventana que muestra la foto de la variable img. La variable d se usa para maniuplar esa ventana.
    d.quit() #Esto cierra la ventana de visualización.
    

Listo… para más información hay tutoriales en la página oficial. También la consola simplecv tiene tutoriales que uno puede llevar digitando el comando tutorial dentro de la consola simplecv. En mi caso, los tutoriales fallaban en algunas tareas. Pero si me sirvieron para obtener una idea de por dónde empezar.

 

Intel Realsense Robotic Kit con Upboard + ROS

17 Feb , 2017,
Jose Nunez
, , , , ,
No Comments

IMG_20170216_190038Recientemente publicamos un primer artículo sobre el kit de robótica de Intel que trae una cámara Real Sense y un Upboard.

Aunque esta segunda entrega es bastante corta, esperamos que abra las perspectivas de nuestros lectores sobre lo que se puede llegar a hacer con uno de estos kits y los sistemas de robótica ROS y las facilidades que tiene para el manejo de cámaras Real Sense.

Paso 1 (30 min)

Comenzaremos diciendo que instalar Ubuntu y ROS en el Upboard es una tarea súperfacil siguiendo las instrucciones en este enlace:

https://software.intel.com/realsense/robotic-devkit-quickstart

Esto incluye

  1. Una revisión de materiales incluidos en el kit
    (!) Van a necesitar un cable HDMI estándar para conectar el video del UP Board a un monitor, un teclado, un ratón y un adaptador WIFI USB.
  2. La descarga de Ubuntu 16.04.1 LTS
    (!) Hoy (FEB18) gracias a las pruebas que está haciendo el profesor Tomás de Camino, vimos que ya la versión de Ubuntu 16.04.1 no está disponible en el enlace oficial que trae la guía de quick start de Intel, sino que fue reemplazada por la 16.04.2. Aunque en la buena teoría deben funcionar igual, en caso de experimientar algun problema con el setup acá les dejamos el enlace oficial a esa versión: 
    http://old-releases.ubuntu.com/releases/xenial/ubuntu-16.04.1-desktop-amd64.iso
  3. La creación de un USB Stick de instalación
  4. La instalación del Ubuntu en el UP Board
  5. La actualización del sistema operativo incluyendo el KERNEL de linux optimizado para el Upboard
    (!) En este paso puede que se necesite configurar los servidores APT de Ubuntu para que use los servidores en Estados Unidos (no en Costa Rica) ya que en CR no están los paquetes de ROS. Para esto se abre el menú de búsqueda de Ubuntu y se digita “Software Updates” y en la casilla “Download From” se selecciona “Server from United States”image
  6. La actualización del software de Real Sense
  7. La instalación del sistema ROS en su versión Kinetic
    (!) ROS es un “meta-sistema operativo” de código abierto para robots, desarrollado por la fundación de robótica de código abierto. Para aprender más sobre ROS pueden seguir este enlace http://wiki.ros.org/ROS/Introduction
  8. Ejecución de un “Nodelet” de ROS para la cámara Realsense R200
  9. La ejecución del programa “RVIZ” para visualización 3D
  10. ¡a celebrar carajo!

Si, eso es todo por ahora.