Detección de color de iris con Raspberry Pi

Un proyecto innovador combina Raspberry Pi 3 Model B+ y una cámara para analizar el color del iris mediante OpenCV, con aplicaciones potenciales en salud.

Contexto del proyecto

El estudiante Srikrishna Karthick, trabajando en ISRO, desarrolló esta solución para un evento científico en India. El objetivo era automatizar el análisis de colores oculares durante demostraciones de genética con moscas de la fruta.

Tecnología empleada

  • Raspberry Pi 3 Model B+
  • Módulo de cámara Raspberry Pi Camera 3
  • OpenCV para procesamiento de imágenes
  • Algoritmos de detección facial y de iris

Proceso técnico

El sistema utiliza una combinación de técnicas avanzadas:

  • Detecta rostros y ojos con clasificadores Haar de OpenCV
  • Localiza el iris mediante búsqueda circular inspirada en Daugman
  • Filtra áreas no iris usando brillo y saturación
  • Aplica k-means clustering en espacios RGB y HSV
  • Clasifica colores en categorías como marrón oscuro, azul o verde

Resultados y éxito

El proyecto procesó 350 muestras sin errores durante el evento. Los algoritmos probados mostraron alta fiabilidad, aprovechando métodos reconocidos globalmente como el algoritmo de Daugman.

Ventajas clave

  • Detección de colores secundarios invisibles al ojo humano
  • Sistema robusto sin sobrecalentamiento del hardware
  • Interfaz simple mediante botón GPIO

Aplicaciones futuras

El equipo planea adaptar el código para diagnósticos médicos:

  • Detección de cataratas
  • Diagnóstico de infecciones fúngicas oculares
  • Ampliación a otros tejidos corporales

El proyecto ya cuenta con un equipo de estudiantes trabajando en su expansión desde hace tres meses.

Agradecimientos

Srikrishna agradece al Dr. Prasanna Katti y al comité de IISER Tirupati por el apoyo técnico. El proyecto fue destacado en la edición 168 de Raspberry Pi Official Magazine.

Recursos adicionales

Para más proyectos similares, consulta la Raspberry Pi Official Magazine o suscríbete al servicio de impresión con beneficios.

Fuente original: Raspberry Pi News

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