YOLO & CV: il mio workflow con VM Lubuntu per prototipi e test 🧪

Negli ultimi anni la Computer Vision è diventata una delle aree più affascinanti e potenti dell’intelligenza artificiale. Dalla rilevazione di oggetti (Object Detection) alla segmentazione delle immagini (Segmentation), fino all’analisi video in tempo reale, oggi è possibile creare applicazioni che “vedono” e comprendono il mondo come noi 👁️

Ma chi lavora davvero in questo campo sa che l’ambiente di sviluppo fa la differenza. Ecco perché per i miei progetti di AI e visione artificiale ho scelto una configurazione tanto semplice quanto efficace: VirtualBox + Lubuntu 🧠

💡 Perché uso VirtualBox per la Computer Vision

Creare un ambiente dedicato in VirtualBox mi permette di:

  • Tenere separati i progetti AI dagli altri ambienti di sviluppo 🧩
  • Evitare conflitti tra versioni di Python, OpenCV, PyTorch, YOLOv8/11 e le relative dipendenze 🔧
  • Fare snapshot e rollback in caso di errori o crash 💥
  • Testare modelli in ambienti puliti e replicabili, perfetti per il vibe coding

Con un solo click posso creare una nuova VM, avviare i test e, se qualcosa va storto, ripristinare tutto in pochi secondi.

🧠 Lubuntu: la scelta leggera per l’AI

Molti sviluppatori scelgono Ubuntu, ma io preferisco Lubuntu, una versione ultraleggera che consuma fino al 50% di risorse in meno 🪶

Questo è fondamentale quando si lavora con modelli AI che usano molta RAM o GPU:
più risorse libere = più performance durante l’addestramento o l’inferenza.

Inoltre, Lubuntu è stabile, supporta tutto ciò che serve per l’AI (CUDA, OpenCV, Torch, ecc.) e si avvia in pochi secondi ⚡

🔍 YOLO, OpenCV e tanto divertimento

Per i miei test di object detection e image segmentation uso principalmente:

  • 🦾 YOLOv8 per la rilevazione rapida e accurata degli oggetti
  • 🧠 OpenCV per la manipolazione delle immagini e il pre-processing
  • 🧰 Python per l’analisi dei risultati e i prototipi

Lavorare in una VM mi permette di sperimentare liberamente, senza rischiare di compromettere l’ambiente principale.
Posso testare nuove versioni di YOLO, provare librerie alternative o perfino usare modelli custom addestrati con dataset specifici 🧪

⚙️ La mia configurazione tipo

Ecco come preparo ogni VM per i progetti di visione artificiale:

  1. Installo Lubuntu LTS aggiornata con sudo apt update && sudo apt upgrade -y
  2. Installo Python 3, pip e virtualenv
  3. Configuro YOLOv8 e OpenCV (spesso tramite pip o da sorgente)
  4. Abilito il supporto GPU se la macchina host lo consente
  5. Creo snapshot “puliti” per poter ripartire da zero in ogni esperimento

In questo modo ogni VM diventa un piccolo laboratorio isolato, perfetto per addestrare, testare e confrontare diversi modelli 🧩

🌐 Dal test locale alla produzione

Quando un progetto funziona e voglio metterlo online, lo sposto su una VPS gestita con Webuzo ☁️
Lì posso esporre le API del modello, gestire i database dei risultati e monitorare tutto tramite dashboard. Webuzo mi offre la flessibilità e la sicurezza di cui ho bisogno, con un’interfaccia semplice e un costo contenuto.

🔒 Sicurezza prima di tutto

Un altro vantaggio enorme delle VM è la sicurezza: posso testare modelli, script e repository non ufficiali in un ambiente completamente isolato.
Se qualcosa va storto, basta eliminare la macchina virtuale e ricominciare da capo.
Zero rischi per il sistema principale 🔐

✨ In sintesi

La combinazione VirtualBox + Lubuntu + YOLO + OpenCV è diventata la mia formula magica per esplorare il mondo della Computer Vision.

È un setup leggero, veloce e replicabile, perfetto per chi vuole imparare, sperimentare e creare applicazioni AI che “vedono” davvero.

In un’epoca in cui la visione artificiale sta rivoluzionando ogni settore — dalla robotica ai sistemi di sicurezza — avere un ambiente di sviluppo flessibile è tutto.

E con una buona VM, un po’ di curiosità e tanto vibe coding… si può fare di tutto 🤖💡