SQLite es un gestor de bases de datos pequeño y simple que se usa ampliamente como apoyo al software (aplicaciones de escritorio, navegadores web, etc.) y en sistemas embebidos como los teléfonos móviles (Android por ejemplo).

A continuación se muestra como crear campos autonuméricos en esta base de datos, es decir, campos cuyo valor es un número serial que es asignado automáticamente por el software.

Procedimiento

Crear la tabla con el campo autonumérico (code en este caso).

CREATE TABLE test (
code     INTEGER        PRIMARY KEY    AUTOINCREMENT,
name     VARCHAR(20)    UNIQUE,
value    FLOAT
);

Agregar datos a la tabla recién creada.

INSERT INTO test VALUES(NULL, 'demo1', 10.10);
INSERT INTO test VALUES(NULL, 'demo2', 20.20);
INSERT INTO test VALUES(NULL, 'demo3', 30.30);

Consultar los datos recién ingresados.

sqlite> select * from test;
    1|demo1|10.1
    2|demo2|20.2
    3|demo3|30.3

Consultar el valor del último campo autonumérico ingresado durante la sesión.

SELECT last_insert_rowid();
    3

Enlaces

• SQLite
  http://sqlite.org/
• SQLite autoincrement
  http://www.sqlite.org/autoinc.html
• How do I create an AUTOINCREMENT field
  http://www.sqlite.org/faq.html#q1
• Function API last_insert_rowid()
  http://www.sqlite.org/lang_corefunc.html#last_insert_rowid

El problema mas común que impide que se pueda acceder correctamente a un sitio o aplicación web que se está instalando o desarrollando es que los archivos y directorios no cuenten con los permisos de acceso apropiados para que el servidor de páginas (Apache por ejemplo) pueda accederlos correctamente.  En estos casos se obtiene un mensaje de error similar al  mostrado a continuación.

failed to open stream: Permission denied in /ruta/al/proyecto/index.php on line xx

La solución

En términos generales, los directorios deben contar con permisos 755 (drwxr-xr-x) y los archivos -como .php- 644 (-rw-r–r–).  Esta modificación puede realizarse de manera recursiva aprovechando la flexibilidad del comando find de la siguiente manera.

$ find /ruta/al/proyecto -type d -exec chmod 755 {} \;
$ find /ruta/al/proyecto -type f -exec chmod 644 {} \;

Inclusive es posible establecer filtros a los nombres de los recursos actualizados para mayor precisión en el cambio.

$ find /ruta/al/proyecto -type f -name '*.php' -exec chmod 644 {} \;

Intentando utilizar un software web que incluía un .htaccess y este se aprovechaba de la funcionalidad del RewriteEngine de Apache2, obtenía siempre el siguiente mensaje de error.

Invalid command 'RewriteEngine', perhaps misspelled or defined by a module not included in the server configuration

Solución

Activar el módulo del RewriteEngine de Apache2.

$ sudo a2enmod rewrite

Reiniciar Apache2 para que tenga en cuenta al módulo recién activado.

$ sudo service apache2 restart

Unity 5.0 es actualmente la última versión del ambiente de escritorio desarrollado por Canonical para Ubuntu su distribución de GNU/Linux.  Está versión que trae mejoras en su desempeño, se incluirá con la versión 12.04 ("Precise Pangolin") a liberarse en el mes de abril del 2012.

A continuación se describe el procedimiento necesario para instalar y desinstalar (no se ha probado aún) la versión mas reciente de Unity en Ubuntu 11.10.

Instalación

$ sudo add-apt-repository ppa:unity-team/ppa
$ sudo apt-get update && sudo apt-get dist-upgrade

*Anotación* Si desea instalar los paquetes mas recientes que aún no cuentan con las pruebas de aceptación utilice el repositorio ppa:unity-team/staging.

Desinstalación

$ sudo apt-get install ppa-purge
$ sudo ppa-purge ppa:unity-team/ppa

De manera análoga a como se realizó inicialmente con OpenCV, se realizó el proceso de detección de movimiento básico utilizando Processing y la librería de GSVideo instalada hace poco.  Esta librería se especializa en la captura, grabación y reproducción del video mas que en su procesamiento así que la manipulación de las imágenes se realiza manualmente con las facilidades que provee el lenguaje.

En términos generales el procedimiento se basa en capturar el video proveniente de la cámara web a través de una instancia de la clase GSCapture provista por la librería GSVideo.  Cada una de las imágenes obtenidas es comparada con la imagen inmediatamente anterior.  De cada uno de sus píxeles se toma el color en forma de tripleta RGB y se determina su cantidad de variación utilizando la fórmula de distancia (función dist en Processing).  De esta manera se determina si en ese punto específico sucedió movimiento o no y es traducido a un píxel de color blano o negro respectivamente.

Screenshot

Imagen de movmiento sobre el objetivo

Enlaces

• Código fuente
  http://blog.jorgeivanmeza.com/wp-content/uploads/2012/01/GSVideo_MotionImage.zip

GSVideo es una librería para Processing desarrollada por Andrés Colubri y basada en GStreamer.  Esta librería permite reproducir videos (incluyendo a la cámara web), capturar imágenes y realizar grabaciones.  Su API sigue los lineamientos de la librería nativa (processing.video.*) la cual por estar basada en Apple QuickTime no se encuentra disponible en GNU/Linux.

Instalación

La instalación de la distribución binaria es muy simple y se describe a continuación.

Descargar la versión mas reciente de la librería desde la siguiente ubicación.

http://sourceforge.net/projects/gsvideo/files/gsvideo/

En este caso se obtuvo el archivo GSVideo-1.0.0-linux.zip.

Descomprimir el paqute con la distribución de la librería.

$ unzip GSVideo-1.0.0-linux.zip

Reubicar la librería en el lugar apropiado del sketchbook.

$ mv GSVideo ~/sketchbook/libraries/

Dependencias

Como se mencionó inicialmente esta librería depende de GStreamer para su funcionamiento.  Utilizando GNU/Linux Mint 12 no fue necesario instalar ningún paquete adicional para trabajar con la librería.

$ sudo aptitude search gstream | grep "^i"

i   bluez-gstreamer                 – Bluetooth GStreamer support               
i   gir1.2-gstreamer-0.10           – Description: GObject introspection data fo
i   gstreamer0.10-alsa              – GStreamer plugin for ALSA                 
i   gstreamer0.10-ffmpeg            – FFmpeg plugin for GStreamer               
i   gstreamer0.10-fluendo-mp3       – Fluendo mp3 decoder GStreamer plugin      
i   gstreamer0.10-gconf             – GStreamer plugin for getting the sink/sour
i   gstreamer0.10-nice              – ICE library (GStreamer plugin)            
i   gstreamer0.10-pitfdll           – GStreamer plugin for using MS Windows bina
i   gstreamer0.10-plugins-bad       – GStreamer plugins from the "bad" set      
i   gstreamer0.10-plugins-bad-multi – GStreamer plugins from the "bad" set (Mult
i   gstreamer0.10-plugins-base      – GStreamer plugins from the "base" set     
i   gstreamer0.10-plugins-base-apps – GStreamer helper programs from the "base"
i   gstreamer0.10-plugins-good      – GStreamer plugins from the "good" set     
i   gstreamer0.10-plugins-ugly      – GStreamer plugins from the "ugly" set     
i   gstreamer0.10-pulseaudio        – GStreamer plugin for PulseAudio           
i   gstreamer0.10-tools             – Tools for use with GStreamer              
i   gstreamer0.10-x                 – GStreamer plugins for X11 and Pango       
i   libgstreamer-plugins-base0.10-0 – GStreamer libraries from the "base" set   
i   libgstreamer0.10-0              – Core GStreamer libraries and elements

Demostración

El siguiente código se basa en el ejemplo GettingStartedCaptureLinux incluído en la distribución de la librería.

// Import the GSVideo library classes
import codeanticode.gsvideo.*;
// GSVideo capture object reference
GSCapture cam;
void setup()
{
  size(640, 480);
  // Create the GSVideo capture object with the capture's resolution
  cam = new GSCapture(this, 640, 480);
  // Begin the video capture process
  cam.start();
  // Retrieve the video resolutions available
  println("Supported video resolutions: ");
  int[][] res = cam.resolutions();
  for (int i = 0; i < res.length; i++)
  {
    println(res[i][0] + "x" + res[i][1]);
  }
  println();
  // Retrieve the video framerates available
  println("Supported video framerates: ");
  String[] fps = cam.framerates();
  for (int i = 0; i < fps.length; i++)
  {
    println(fps[i]);
  }
}
void stop()
{
  // Stop the GSVideo webcam capture
  cam.stop();
  // Stop the sketch
  this.stop();
}
void draw()
{
  // Check if there is a capture device available
  if (cam.available() == true)
  {
    // In this case, read an image from it
    cam.read();
    // Display it on the window
    image(cam, 0, 0);
  }
}

Enlaces

• GSVideo project
  http://gsvideo.sourceforge.net/
• GSVideo en SourceForge
  http://sourceforge.net/projects/gsvideo/
• GSVideo API reference
  http://gsvideo.sourceforge.net/reference/index.html

Una de las características que quería aprender a implementar con OpenCV era la detección de movimiento, esto me permitirá implementar formas de interacción interesantes (y bastante simples de generar) entre el usuario y el sketch a través de la cámara web.

En pocas palabras, la técnica para detectar movimiento que se describe a continuación se basa en generar una imagen monocromática con los píxeles que han cambiado entre dos cuadros del video.  Para hacer esto se siguen los pasos mostrados a continuación.

Para verificar si ha sucedido movimiento en una determinada área de la imagen se debe verificar si los píxeles que pertenecen a esa área se encuentran blancos (si hubo) o no.  Esta información se obtiene utilizando el método get(int x, int y) del objeto PImage el cual retorna el color del píxel seleccionado.  Por facilidad se recomienda que se obtenga el brillo (brightness(color)) de este píxel para su comparación.

El siguiente código revisa un área cuadrada de píxeles en búsqueda de movimiento en esa zona.

for(int px=x; px<x+size; px++)  
    for(int py=y; py<y+size; py++)     
        if (px < width && px > 0 && py < height && py > 0)       
            if (brightness(mImage.get(px, py)) > 127)
                count ++;


Screenshot

Imagen de movmiento sobre el objetivo (modo buffer)

Enlaces

• Código fuente.
  http://blog.jorgeivanmeza.com/wp-content/uploads/2012/01/OpenCV_MotionImage.zip

Como una versión un poco mas elaborada de la publicación anterior he preparado este sketch que toma el flujo de video proveniente de la cámara web,  encuentra en él los rostros de las personas y les pone un sombrero.  Se incluyen diferentes sombreros que pueden cambiarse mediante el teclado.

q – terminar el sketch
a – mostrar/ocultar el rectángulo rojo alrededor de cada cara encontrada
s – mostrar/ocultar la máscara sobre cada cara encontrada
z/x – alternar entre las imágenes de máscaras disponibles

Screenshots

Demostración con varias personas en la misma imagen

Demostración con la foto de un rostro

Agradecimientos para Martha, Diego y Jennifer Connerlly por participar como modelos para las fotos del artículo.

Acerca de la ubicación de los rostros

Hasta el momento el perfil que mejores resultados me ha dado para ubicar los rostros de las personas ha sido OpenCV.CASCADE_FRONTALFACE_ALT_TREE (haarcascade_frontalface_alt_tree.xml).  Este encuentra los rostros con el menor número de errores (identificación equivocada de un objeto inanimado como si fuera un rostro), sin embargo parece tener poca tolerancia a las variaciones de posición del rostro de las personas, si ellas agachan o rotan un poco la cara probablemente ya no serán renocidas.  Un trabajo a futuro consistirá en encontrar como mejorar estos resultados de la ubicación de rostros.

Estos son los perfiles de reconocimiento disponibles a través de OpenCV según la instalación que se realizó de la librería.

Los siguientes perfiles se encuentran disponibles como constantes asociadas a la clase OpenCV de Processing.

  public static final String CASCADE_FRONTALFACE_ALT_TREE
  public static final String CASCADE_FRONTALFACE_ALT
  public static final String CASCADE_FRONTALFACE_ALT2
  public static final String CASCADE_FRONTALFACE_DEFAULT
  public static final String CASCADE_PROFILEFACE
  public static final String CASCADE_FULLBODY
  public static final String CASCADE_LOWERBODY
  public static final String CASCADE_UPPERBODY

A continuación se listan todos los archivos XML de los perfiles de reconocimiento que también pueden ser utilizados directamente en Processing.

  haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml   
  haarcascade_frontalface_default.xml  
  haarcascade_mcs_eyepair_small.xml  
  haarcascade_mcs_upperbody.xml
  haarcascade_eye.xml                   
  haarcascade_fullbody.xml             
  haarcascade_mcs_lefteye.xml        
  haarcascade_profileface.xml
  haarcascade_frontalface_alt2.xml      
  haarcascade_lefteye_2splits.xml      
  haarcascade_mcs_mouth.xml          
  haarcascade_righteye_2splits.xml
  haarcascade_frontalface_alt_tree.xml  
  haarcascade_lowerbody.xml            
  haarcascade_mcs_nose.xml           
  haarcascade_upperbody.xml
  haarcascade_frontalface_alt.xml       
  haarcascade_mcs_eyepair_big.xml      
  haarcascade_mcs_righteye.xml 

Enlaces

• Código fuente
  http://blog.jorgeivanmeza.com/wp-content/uploads/2012/01/OpenCV_SimpleHat.zip

En este sketch se aprovecha la agilidad para desarrollar en Processing con la facilidad que provee OpenCV para ubicar los rostros de las personas en el flujo de video proveniente de una cámara web.  En este caso el sketch mostrará una cara sonriente cuando se encuentra acompañado por una persona y una cara triste cuando está solo.

Screenshots

Sketch feliz

Sketch triste

Enlaces

• Código fuente
  http://blog.jorgeivanmeza.com/wp-content/uploads/2012/01/OpenCV_SimpleHappyWithFace.zip

En el presente artículo se describirán los pasos necesarios para instalar el software de OpenCV y su correspondiente librería para desarrollar sketches con él utilizando Processing.

Durante el desarrollo de la instalación se utilizó GNU/Linux Mint 12 sin emgbargo el procedimiento debe ser compatible con Ubuntu.

Aviso! La versión de OpenCV que se encuentra en los repositorios del sistema operativo (2.1.0-7build1) es un poco antigua, sin embargo se encontraron problemas para compilar la parte nativa de la librería con una versión mas reciente.  Por este motivo se decidió utilizar la versión disponible y experimentar posteriormente una posible actualización.

Procedimiento

Instalar OpenCV

$ sudo aptitude install libcv-dev libhighgui-dev libcvaux-dev opencv-doc

Instalar la librería de Processing

Nota!  Se recomienda descargar la última versión disponible de la página web del desarrollador.  En este caso se utilizó opencv_01.zip.

Crear el directorio donde se almacenarán las librerías de Processing del usuario.

$ mkdir -p ~/sketchbook/libraries ; cd ~/sketchbook/libraries

Descargar la librería y los ejemplos de la misma.

$ wget http://ubaa.net/shared/processing/opencv/download/opencv_01.zip
$ wget http://ubaa.net/shared/processing/opencv/download/opencv_examples.zip

Descomprimir los paquetes recién descargados

$ unzip opencv_01.zip
$ rm opencv_01.zip
$ unzip opencv_examples.zip
$ rm opencv_examples.zip

Ubicar correctamente el directorio con los ejemplos.

$ mv OpenCV\ examples/ OpenCV/examples

Recompilar el módulo nativo de la librería

La librería incluye una librería del sistema operativo (libOpenCV.so) enlazada dinámicamente con OpenCV.  La incluída con la distribución de la librería recién instalada fue compilada con versiones anteriores de OpenCV motivo por el cual no se cumplen sus dependencias y en el momento de compilar los sketches se obtiene el siguiente mensaje de error.

!!! required library not found : /home/jimezam/sketchbook/libraries/OpenCV/library/libOpenCV.so: libcxcore.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
Verify that the java.library.path property is correctly set and 'libcxcore.so', 'libcv.so', 'libcvaux.so', 'libml.so', and 'libhighgui.so' are placed (or linked) in one of your system shared libraries folder

Exception in thread "Animation Thread" java.lang.UnsatisfiedLinkError: hypermedia.video.OpenCV.capture(III)V
    at hypermedia.video.OpenCV.capture(Native Method)
    at hypermedia.video.OpenCV.capture(OpenCV.java:945)
    at sketch_jan12b.setup(sketch_jan12b.java:35)
    at processing.core.PApplet.handleDraw(Unknown Source)
    at processing.core.PApplet.run(Unknown Source)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:662)

Por este motivo es necesario recompilar el módulo nativo con las versiones actuales.  Para hacer esto se deben seguir los siguientes pasos.

$ cd ~/sketchbook/libraries/OpenCV/library/

Crear una copia de seguridad del módulo nativo a recompilarse.

$ mv libOpenCV.so libOpenCV.so.OLD

Generar la cabecera del módulo nativo de Java (JNI).

$ javah -classpath OpenCV.jar -jni hypermedia.video.OpenCV

Recompilar el módulo nativo.

$ g++ -shared ../source/cpp/OpenCV.cpp -o libOpenCV.so -I/usr/include/opencv/ -I/usr/lib/jvm/java-1.6.0-openjdk/include/ -I. -lcv -lhighgui -fPIC

Finalmente se obtienen los siguientes archivos.

$ ls -l

-rw-rw-r– 1 jimezam jimezam  10748 2012-01-12 14:43 hypermedia_video_OpenCV.h
-rwxr-xr-x 1 jimezam jimezam  80088 2009-05-27 13:15 libOpenCV.jnilib
-rwxrwxr-x 1 jimezam jimezam  41953 2012-01-12 16:16 libOpenCV.so
-rwxr-xr-x 1 jimezam jimezam  42861 2009-05-27 13:15 libOpenCV.so.OLD
-rwxr—– 1 jimezam jimezam 515184 2009-05-27 13:15 OpenCV.dll
-rw-r–r– 1 jimezam jimezam  12116 2009-05-27 13:15 OpenCV.jar

Instalar los perfiles de reconocimiento

Los perfiles de reconocimiento son archivos XML donde se estructura el conocimiento que le permite a la librería reconocer rostros sin la necesidad de mayor entrenamiento.  La versión actual de los paquetes de OpenCV en los repositorios instala estos perfiles en una ubicación que no permite que sean utilizados fácilmente desde Processing.  Los siguientes pasos corrígen esta situación.

$ sudo cp -R /usr/share/doc/opencv-doc/examples/haarcascades /usr/share/opencv/
$ sudo gunzip /usr/share/opencv/haarcascades/*.gz

Sketch de prueba

Una vez instalada la librería se podrán desarrollar sketches con ella, a continuación se presenta el sketch mas sencillo posible que muestra la imagen proveniente de la cámara web utilizando OpenCV.

import hypermedia.video.*;
OpenCV opencv;
void setup()
{
  size(640, 480);
  opencv = new OpenCV(this);
  opencv.capture(width,height);
}
void draw()
{
    opencv.read();
    background(opencv.image());
}

Enlaces

• OpenCV – Open Source Computer Vision
  http://opencv.willowgarage.com/wiki/
• Librería para Processing
  http://ubaa.net/shared/processing/opencv/
• Documentación del API
  http://ubaa.net/shared/processing/opencv/opencv.html
• Código fuente
  http://blog.jorgeivanmeza.com/wp-content/uploads/2012/01/OpenCV_HelloWorld.zip