Apuntes de Tecnología

Este proyecto tiene como objetivo demostrar cómo se pueden detectar y monitorizar emociones en tiempo real con una webcam, empleando la biblioteca FER (Face Emotion Recognition), OpenCV y claro, con Python.  FER es una biblioteca de Python que facilita la tarea de reconocer emociones en rostros humanos. Utiliza modelos de aprendizaje profundo preentrenados en grandes conjuntos de datos de imágenes de rostros, cada uno etiquetado con una o más emociones. El uso de FER me va a permitir explicar a los estudiantes de la asignatura de Gestión y Métricas en Redes Sociales , sobre las posibilidades del reconocimiento de las emociones en tiempo real en contextos donde nos ayude para la toma de decisiones. Para este fin, identificaremos las emociones y las mostramos en un gráfico en tiempo real.  En proyectos anteriores compartí dos artículos, en el primero se trataba de contar rostros, un punto básico para iniciar en el tema de Visión por Computadora , en el segundo se buscaba reconocer el sen

Este artículo explora un ejemplo de código HTML5 y Javascript que transforma texto a voz sin la ayuda de la inteligencia artificial (IA). El objetivo es proponer una reflexión sobre cómo, en muchas situaciones, la simplicidad puede superar a la sofisticación de la IA. Puedes ver el resultado de texto a voz en esta página . Un Script de Texto a Voz En este script aprovechamos funcionalidades incorporadas en los navegadores modernos que pueden ser utilizadas para realizar tareas complejas de manera simple y eficiente. Exploración del Código Empleamos la función convertirTextoAVoz(). Esta función se activa al pulsar un botón en una interfaz web y utiliza la API de síntesis de voz del navegador para leer en voz alta el texto introducido por el usuario. Aspectos Clave del Código: Interfaz de Usuario:  Se crea una interfaz básica utilizando HTML y Tailwind CSS para el estilo. Esto incluye un área de texto y un botón para activar la conversión.  Captura y Manejo del Texto:  JavaScript se enca

En este proyecto integro GPT-4 Vision (GPT-4V) en el editor Gutenberg como un bloque que permite generar un informe, nota o artículo periodístico a partir de una imagen. Para esta propuesta  de visión por computadora se programó un complemento (Plugin) de Wordpress que se enlaza a la Interfaz de Programación de Aplicaciones (API) de GPT-4V. Esta conexión entre GPT con Visión y Wordpress es posible por la puesta a disposición de OpenAI del API de GPT-4 with Vision, desde el 06 de noviembre del 2023, por supuesto, hay que pagar tarifa por los token consumidos. Las capacidades de visión por computadora de GPT-4V se precisa como una herramienta flexible y útil para el periodista al engranarse en el flujo natural del proceso de redacción. Vídeo Demostrativo En una segunda parte de este proyecto vamos a habilitar de procesamiento de varias imágenes a la vez. Hay que señalar que a la fecha de este artículo, no es posible realizar un ajuste fino, es decir, no se puede modificar, por ejemplo,

En el campo de la comunicación social, la adaptabilidad y la innovación son claves para superar los desafíos tecnológicos.  Presento un script en Python que no solo automatiza la publicación de notas de prensa en un sitio web de WordPress, sino que también integra la inteligencia artificial de GPT-4 para optimizar el contenido. La técnica emplea es el web scraping .  Este enfoque es útil cuando la fuente de noticias no ofrece un Really Simple Syndication (RSS) con el contenido a extraer, de manera directa, como es el caso de la página web de la Defensoría del Pueblo que tomé para esta prueba. El sitio emplea Wordpress, y si bien cuenta con un feed como todo CMS de ese tipo, éste no tiene incluído el texto completo de las notas de prensa, y aquí viene la complicación, el contenido de cada noticia está referenciado con un enlace a un archivo PDF. El Método de Extracción Directa Acceso a la Página Web:  El script accede directamente a la página web utilizando "requests".  Análi

Introducción a A-Frame y la Realidad Virtual A-Frame es un framework basado en HTML para construir experiencias VR, sencillo de emplear. En este tutorial, expongo cómo utilizar A-Frame para crear una experiencia VR en un entorno donde puedes reproducir y pausar un video con solo "mirarlo". Aquí te comparto el código para controlar el vídeo de realidad virtual con la "mirada ". ¿Por Qué A-Frame? A-Frame hace que el desarrollo de VR sea accesible para desarrolladores con experiencia en HTML y JavaScript. No necesitas ser un experto en gráficos 3D o tener años de experiencia en desarrollo de juegos. Si puedes construir un sitio web, puedes crear una experiencia VR con A-Frame. Hay otras alternativas como Unity o Unreal Engine que son muy potentes, pero generalmente requiere que los usuarios descarguen una aplicación, que puede ser una barrera para algunos usuarios. En otros casos existen aplicaciones que nos ayudan a crear VR en base a una app predeterminada, pero si d

El scraping web se ha convertido en una herramienta imprescindible para navegar y recolectar información valiosa.  Este método, que puede parecer reservado para expertos en tecnología, es en realidad una habilidad accesible y poderosa para cualquiera interesado en el procesamiento y análisis de datos.  A través de un script específico, analizaremos la técnica del scraping web y su utilidad en el campo de la comunicación social. Caso práctico El código que analizaremos utiliza Selenium , una biblioteca popular para la automatización de navegadores web. Este script está diseñado para visitar una página web, identificar ciertos elementos basados en criterios preestablecidos y capturar información. La estructura del código y su flujo de trabajo son ejemplos de cómo el scraping web puede simplificar la recopilación de datos. El código completo se encuentra en mi repositorio de GitHub  python-selenium-scraper . El archivo empleado para este artículo es el que automatiza la captura de un área

  Introducción Este tutorial está enfocado en desarrolladores que buscan empacar sus scripts de Python en archivos ejecutables .exe para Windows, utilizando la herramienta PyInstaller. Un proceso requerido para distribuir aplicaciones Python a usuarios que no tienen Python instalado. Herramientas Requeridas: Python: Debe estar instalado en su máquina.  PyInstaller:  Una herramienta que convierte scripts Python en archivos ejecutables independientes para Windows. Paso 1: Instalar PyInstaller En la terminal o línea de comandos, instale PyInstaller: pip install pyinstaller Paso 2: Compilar el Script en Ejecutable Navegar al Directorio del Script:  Cambie al directorio donde se encuentra su script Python: cd /ruta/al/script Crear el Ejecutable:  Ejecute PyInstaller con su script: pyinstaller --onefile tu_script.py El flag --onefile le indica a PyInstaller que compile el script en un único archivo ejecutable. Paso 3: Ubicar y Probar el Ejecutable Después de la compilación, localice el arch