# Visualización para pantallas LED de paradas de bus
Este repositorio contiene los archivos necesarios para ejecutar una aplicación Jupyter Notebook con ciertas bibliotecas de visualización y procesamiento de imágenes.
## Contenido
-`Dockerfile`: Define cómo construir la imagen Docker para ejecutar la aplicación.
-`requirements.txt`: Lista las bibliotecas y dependencias necesarias para la aplicación.
## Dockerfile
### Descripción
El `Dockerfile` especifica cómo construir una imagen Docker basada en Python 3.8 que tiene todas las dependencias necesarias para ejecutar la aplicación.
### Instrucciones
1.**Imagen base**: Utiliza Python 3.8.
2.**Directorio de trabajo**: Establece `/app` como el directorio de trabajo en el contenedor.
3.**Instalación de dependencias**: Copia y utiliza `requirements.txt` para instalar las bibliotecas necesarias.
4.**Configuración de Jupyter**: Copia el archivo de configuración de Jupyter al contenedor.
5.**Puerto**: Expone el puerto 8888 para Jupyter Notebook.
6.**Comando de inicio**: Al iniciar el contenedor, se ejecuta Jupyter Notebook en el puerto 8888.
## requirements.txt
### Descripción
El archivo `requirements.txt` lista las bibliotecas y dependencias que se requieren para la aplicación.
### Bibliotecas y dependencias
-`matplotlib`: Biblioteca de visualización de datos.
-`seaborn`: Biblioteca de visualización de datos basada en matplotlib.
-`plotly`: Biblioteca para gráficos interactivos.
-`opencv-python`: Biblioteca de procesamiento de imágenes y visión por computadora.
-`jupyter`: Entorno de desarrollo interactivo.
## Cómo ejecutar
1. Construye la imagen Docker:
`docker build -t bus_stop_visualization .`
2. Ejecuta el contenedor:
`docker run -d --name bus_stop_vis -v /scripts:/app/scripts -p 8888:8888 bus_stop_visualization`
3. Abre un navegador y accede a `http://localhost:8888` para comenzar a usar Jupyter Notebook.
