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00:00:01,840 --> 00:00:26,670
Pues bienvenidos a este séptimo vídeo donde vamos a programar Echidna Scratch para interactuar con

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00:00:26,670 --> 00:00:30,489
el modelo que acabamos de entrenar. Acabamos de entrenar un modelo con tres categorías,

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00:00:30,649 --> 00:00:36,469
serio, sorpresa y risa y a través de nuestro modelo de aprendizaje hemos probado que funciona

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00:00:36,469 --> 00:00:41,969
correctamente en función del gesto que yo ponga en la cámara. Ahora vamos a Echidna Scratch y vamos

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00:00:41,969 --> 00:00:49,030
a ver cómo lo programaremos. Lo primero que vamos a hacer es empezar con la bandera. Bueno, en este

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00:00:49,030 --> 00:00:56,509
caso, antes de hacer nada, me voy a crear tres disfraces que van a corresponderse a los disfraces

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00:00:56,509 --> 00:01:10,120
correspondientes a una cara seria. También este le voy a llamar serio, este disfraz. Ahora me voy a crear

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00:01:10,120 --> 00:01:16,519
un disfraz nuevo, perdón, lo voy a hacer mejor así, duplicando este, porque así los ojos me van a quedar

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00:01:16,519 --> 00:01:35,359
en el mismo sitio exactamente. Le voy a llamar risa y voy a ponerle la boca así. Y ahora voy a duplicar este

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00:01:37,219 --> 00:01:56,519
y le voy a llamar sorpresa y, borrando la boca, voy a colocarle una boca de sorpresa. Ahí estamos. Bien, entonces esto

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00:01:56,519 --> 00:02:01,859
estaría hecho, voy a coger mi objeto del gato y lo voy a eliminar y voy a coger

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00:02:01,859 --> 00:02:05,459
este sprite y lo voy a colocar más o menos en el medio.

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00:02:05,459 --> 00:02:10,860
Entonces estamos en 42 menos 55 que luego lo voy a utilizar. Vamos al código

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00:02:10,860 --> 00:02:14,639
de estos disfraces y por lo tanto vamos a empezar como habíamos dicho con

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00:02:14,639 --> 00:02:22,080
nuestro clic en la bandera. Ahora qué vamos a hacer, vamos a irnos a

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00:02:22,080 --> 00:02:28,020
los bloques de learning ml y lo primero que tenemos que hacer es encender la cámara de vídeo

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00:02:28,020 --> 00:02:34,919
porque vamos a capturar las imágenes desde el vídeo y a partir de aquí vamos a crear un bloque

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00:02:34,919 --> 00:02:41,599
por siempre para que esté continuamente capturando la imagen y en función de la imagen que recoja lo

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00:02:41,599 --> 00:02:48,580
que tiene que hacer es cambiar el disfraz en este caso bien vamos a empezar creándonos también una

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00:02:48,580 --> 00:02:57,219
variable donde le voy a insertar el porcentaje de fiabilidad de la imagen y lo vamos a poner

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00:02:57,219 --> 00:03:03,740
aquí arriba para verlo. Por tanto, una vez que empecemos aquí en el por siempre, lo primero que

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00:03:03,740 --> 00:03:17,780
voy a hacer es dar a la variable porcentaje un valor. Si yo utilizo el bloque de el grado de

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00:03:17,780 --> 00:03:21,759
confianza para una imagen, que es el que me va a dar el porcentaje de la imagen,

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00:03:23,159 --> 00:03:25,780
esto me va a devolver un número entre 0 y 1.

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00:03:26,060 --> 00:03:29,539
Por lo tanto, lo que voy a hacer es

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00:03:29,539 --> 00:03:33,879
multiplicarlo por 100 para que me dé un porcentaje realmente entre 0 y 100.

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00:03:34,800 --> 00:03:38,319
Voy a coger y le voy a decir el grado de confianza

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00:03:38,319 --> 00:03:41,819
de la imagen y qué imagen es la que quiero coger.

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00:03:42,280 --> 00:03:46,000
Pues quiero coger la imagen de vídeo. Todos estos bloques son de LearningML

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00:03:46,000 --> 00:03:52,479
evidentemente porque yo lo que voy a hacer es capturar la imagen del vídeo mandarla al modelo

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00:03:52,479 --> 00:03:58,840
ver que con qué grado de confianza está devolviendo me que pertenece a una categoría y ese grado de

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00:03:58,840 --> 00:04:02,439
confianza lo voy a multiplicar por 100 puesto que el grado de confianza me lo va a devolver en un

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00:04:02,439 --> 00:04:07,919
porcentaje entre 0 y 1 bien ya tengo ahí el porcentaje ahora qué voy a hacer pues lo que

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00:04:07,919 --> 00:04:13,360
quiero hacer es simplemente si la cara es de sorpresa que me ponga el disfraz de sorpresa

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00:04:13,360 --> 00:04:23,139
si es de risa que me ponga que es una risa y si es de seria pues que me ponga el disfraz serio.

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00:04:23,139 --> 00:04:29,339
Pues vamos a hacerlo rápidamente, hacemos un sí si no, ponemos aquí un operador de igual

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00:04:29,339 --> 00:04:38,339
y le decimos con los bloques de LearningML que consulte al modelo de inteligencia artificial

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00:04:38,339 --> 00:04:46,519
que clasifique esa imagen que va a coger desde el vídeo y si es igual a serio

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00:04:46,519 --> 00:04:58,959
pues tiene que cambiar el disfraz, cambiar el disfraz a serio.

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00:04:58,959 --> 00:05:06,279
Si no, ¿qué va a hacer? Pues vamos a duplicar esto y si no, lo que va a hacer

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00:05:06,279 --> 00:05:21,899
es que si es risa, pues quiero que ponga el disfraz de risa y si no, pues entonces si es,

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00:05:23,180 --> 00:05:32,839
le voy a dar aquí un bloque sí y ya sí, si no, sí, voy a duplicar este bloque y le voy a decir que si en este caso

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00:05:32,839 --> 00:05:44,680
tengo un bloque, o sea, es de sorpresa, pues lo que quiero es que me cambie el disfraz a sorpresa.

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00:05:45,500 --> 00:05:49,439
Bueno, vamos a verlo. Ejecutamos nuestro programa.

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00:05:54,519 --> 00:06:05,620
Ahí estaría. Vemos que aquí está mi porcentaje y ahora voy a cambiar la cara.

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00:06:05,620 --> 00:06:40,399
se han río el de sorpresa no está funcionando porque porque no me entra vemos que va cambiando

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00:06:40,399 --> 00:07:02,170
el porcentaje en función de lo que va reconociendo vemos que funciona perfectamente sorpresa risa

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00:07:05,449 --> 00:07:10,329
y ya estaría así de fácil es interactuar con el modelo de inteligencia artificial estamos

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00:07:10,329 --> 00:07:17,470
reconociendo imágenes a través de la webcam del PC y la estamos metiendo en nuestro modelo

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00:07:17,470 --> 00:07:24,449
de inteligencia artificial para que nos devuelva el disfraz correspondiente en función de lo que

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00:07:24,449 --> 00:07:30,649
está reconociendo tal como lo ha aprendido. Pues nada, aquí termina este vídeo. Ha quedado un

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00:07:30,649 --> 00:07:34,550
poquito más largo de lo normal pero merecía la pena para poder ver el ejemplo completo.