SIGA •
01Base del proyecto
Cliente y contexto •
Proyecto universitario para la materia de Procesamiento Digital de Imágenes. El reto fue identificar un problema real en la escuela y resolverlo. El problema elegido: los eventos escolares no tenían un sistema confiable de control de acceso; los boletos físicos se perdían, se duplicaban o simplemente no existían.
02Problema a resolver
El reto •
Construir un sistema completo que cubriera el ciclo entero: generar QRs únicos por boleto, distribuirlos por correo automáticamente y leerlos en el momento del evento con una cámara. La lectura tenía que ser robusta ante condiciones variables de iluminación.
03Ejecución
Rol •
Desarrollé el backend en Python con Flask, la integración con la Gmail API para envío de boletos, el pipeline de procesamiento de imagen con OpenCV y la conexión con Firestore como base de datos.
04Dirección del trabajo
Decisiones clave •
La parte más interesante fue el pipeline de detección de QR. En lugar de depender de un solo método, implementé tres pasos de procesamiento: imagen a color, conversión a blanco y negro, y binarización con threshold dinámico. Esto hace que el lector funcione aunque la foto esté mal iluminada o el QR esté impreso en baja calidad.
05Cierre
Resultado •
El sistema quedó funcional como demo deployada en Vercel. El proyecto original usaba Firestore; la versión demo usa una base de datos alternativa por limitaciones del entorno. No llegó a usarse en producción, pero demostró ser técnicamente viable.
Próximo proyecto
Android / Kotlin / Jetpack Compose / Mobile