{"id":768712,"date":"2023-08-12T16:17:03","date_gmt":"2023-08-12T16:17:03","guid":{"rendered":"https:\/\/magazineoffice.com\/raspberry-pi-escanea-el-refrigerador-en-busca-de-alimentos-y-recomienda-recetas\/"},"modified":"2023-08-12T16:17:09","modified_gmt":"2023-08-12T16:17:09","slug":"raspberry-pi-escanea-el-refrigerador-en-busca-de-alimentos-y-recomienda-recetas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/magazineoffice.com\/raspberry-pi-escanea-el-refrigerador-en-busca-de-alimentos-y-recomienda-recetas\/","title":{"rendered":"Raspberry Pi escanea el refrigerador en busca de alimentos y recomienda recetas"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div id=\"article-body\">\n<p>El <u>frambuesa pi<\/u> es obviamente una de las placas con nombres m\u00e1s deliciosos de nuestro tiempo, pero este proyecto de Raspberry Pi podr\u00eda ser el caso de uso m\u00e1s sabroso que jam\u00e1s hayamos visto.  Fue creado por un creador y desarrollador conocido como Simon en <u>hacker<\/u>.  Usando nuestro SBC favorito, desarroll\u00f3 un sistema que escanea su refrigerador en busca de alimentos y recomienda recetas basadas en lo que hay dentro.<\/p>\n<p>Seg\u00fan Simon, entren\u00f3 su proyecto usando YOLOv5 para reconocer ingredientes potenciales del contenido de su refrigerador.  La comida se escanea con un m\u00f3dulo de c\u00e1mara simple y se procesa con reconocimiento de im\u00e1genes.  El Pi est\u00e1 programado para organizar la informaci\u00f3n y la investigaci\u00f3n de posibles recetas y videos de cocina relacionados con sus hallazgos.<\/p>\n<aside class=\"hawk-nest\" data-render-type=\"fte\" data-skip=\"dealsy\" data-widget-type=\"seasonal\"\/>\n<p>Las recetas se seleccionan usando ChatGPT con Open AI.  Un script env\u00eda una lista de alimentos detectados con un aviso para sugerir recetas usando los ingredientes.  Una vez que se elabora una lista de posibles recetas, Pi notifica al usuario mediante Telegram.  Estos mensajes incluyen recetas y videos tutoriales relacionados con las recetas que se recopilan, lo que le permite ahorrar mucho tiempo buscando manualmente un posible men\u00fa para la cena.<\/p>\n<div id=\"slice-container-yss9VgYCwWLBdHbuafhLmN-imageGallery-3\" class=\"slice-container imageGallery-wrapper yss9VgYCwWLBdHbuafhLmN-imageGallery-3 slice-container-imageGallery\">\n<div data-hydrate=\"true\" class=\"inline-gallery first-slide-only\">\n<p>Imagen <!-- -->1<!-- --> de <!-- -->2<\/p>\n<div style=\"overflow-x:hidden\" class=\"inline-gallery__items\">\n<div style=\"-webkit-flex-direction:row;flex-direction:row;-webkit-transition:all 0s ease 0s;transition:all 0s ease 0s;-webkit-transform:translate(0%, 0);transform:translate(0%, 0);direction:ltr;display:flex;will-change:transform\" class=\"react-swipeable-view-container\">\n<div style=\"width:100%;-webkit-flex-shrink:0;flex-shrink:0;overflow:auto\" aria-hidden=\"false\" data-swipeable=\"true\">\n<div class=\"items__item\">\n<div class=\"item__image-cont\">\n<div class=\"image-cont__image\">\n<figure class=\"image-wrapped__wrapper\" data-bordeaux-image-check=\"false\">\n<div class=\"image-wrapped__widthsetter\" style=\"max-width:1280px\">\n<div class=\"image-wrapped__aspect-padding\" style=\"padding-bottom:36.71875%\">\n<div data-hydrate=\"true\">\n<div class=\"lazy-observed\"><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><figcaption class=\"caption-credit__figcaption\"><span class=\"caption-credit__credit\" itemprop=\"copyrightHolder\">(Cr\u00e9dito de la imagen: Sim\u00f3n)<\/span><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div style=\"width:100%;-webkit-flex-shrink:0;flex-shrink:0;overflow:auto\" aria-hidden=\"true\" data-swipeable=\"true\">\n<div class=\"items__item\">\n<div class=\"item__image-cont\">\n<div class=\"image-cont__image\">\n<figure class=\"image-wrapped__wrapper\" data-bordeaux-image-check=\"false\">\n<div class=\"image-wrapped__widthsetter\" style=\"max-width:255px\">\n<div class=\"image-wrapped__aspect-padding\" style=\"padding-bottom:150%\">\n<div data-hydrate=\"true\">\n<div class=\"lazy-observed\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/vanilla.futurecdn.net\/cyclingnews\/media\/img\/missing-image.svg\" alt=\"frambuesa pi\" class=\"image-wrapped__image image__image\"\/><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><figcaption class=\"caption-credit__figcaption\"><span class=\"caption-credit__credit\" itemprop=\"copyrightHolder\">(Cr\u00e9dito de la imagen: Sim\u00f3n)<\/span><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>En realidad, se utilizan dos Raspberry Pi en este proyecto.  Una Raspberry Pi 4B es la placa principal que maneja la mayor parte del procesamiento, pero tambi\u00e9n se incluye una WIZnet W5100S-EVB-Pico, que se conecta a la Pi 4 a trav\u00e9s de UART.  Simon est\u00e1 usando un m\u00f3dulo de c\u00e1mara Raspberry Pi, pero cualquier c\u00e1mara deber\u00eda funcionar bien en su lugar.<\/p>\n<p>El software para este proyecto involucra algunas capas de software, todo lo cual se detalla en la p\u00e1gina del proyecto en Hackster para cualquiera que quiera comprobarlo por s\u00ed mismo.  OpenAI maneja la parte de ChatGPT, mientras que Python ayuda a integrar la API de Telegram.  MicroPython se utiliza para programar la placa WIZnet W5100S-EVB-Pico.<\/p>\n<p>Visita el <u>Proyecto de esc\u00e1ner de nevera Raspberry Pi<\/u> p\u00e1gina en Hackster para obtener una mirada m\u00e1s cercana a c\u00f3mo esto <u>proyecto frambuesa pi<\/u> va de la mano y aseg\u00farese de seguir a Simon para futuras actualizaciones.<\/p>\n<\/div>\n<p><br \/>\n<br \/><a href=\"https:\/\/magazineoffice.com\/\">Source link-41<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El frambuesa pi es obviamente una de las placas con nombres m\u00e1s deliciosos de nuestro tiempo, pero este proyecto de Raspberry Pi podr\u00eda ser el caso de uso m\u00e1s sabroso&hellip;<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":768713,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[21980],"tags":[2042,2253,48673,23077,20860,2130,14291],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/768712"}],"collection":[{"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=768712"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/768712\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":768714,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/768712\/revisions\/768714"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/media\/768713"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=768712"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=768712"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=768712"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}