update README.md

README.md

@@ -1,49 +1,39 @@
-# Visualización para pantallas LED de paradas de bus
+# 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.
+Este proyecto genera visualizaciones para pantallas LED en paradas de autobuses, mostrando información como tiempos de llegada y detalles de rutas.
 
-## Contenido
+### Paso 1: Clonar el Repositorio
 
-- `Dockerfile`: Define cómo construir la imagen Docker para ejecutar la aplicación.
-- `requirements.txt`: Lista las bibliotecas y dependencias necesarias para la aplicación.
+Para comenzar, clona el repositorio y navega a su directorio:
 
-## Dockerfile
+```bash
+git clone https://github.com/diegoalrv/pantallas-led
+cd pantallas-led
+```
 
-### Descripción
+## Tabla de Contenidos
+1. [Montaje y Funcionamiento de Pantallas](#montaje-y-funcionamiento-de-pantallas)
+2. [Generación de Póster de Bus](#generación-de-póster-de-bus)
+3. [Comunicación y Configuración](#comunicación-y-configuración)
 
-El `Dockerfile` especifica cómo construir una imagen Docker basada en Python 3.8 que tiene todas las dependencias necesarias para ejecutar la aplicación.
+## Montaje y Funcionamiento de Pantallas
+*Contenido pendiente.*
 
-### Instrucciones
+## Generación de Póster de Bus
+En el directorio raiz del respositorio seguimos los siguientes pasos:
 
-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.
+### Construir la Imagen Docker
+Primero, construye la imagen Docker que contiene todas las dependencias necesarias:
 
-## requirements.txt
+```bash
+docker build -t bus_poster .
+```
 
-### Descripción
+### Ejecutar el Contenedor Docker
+Utiliza el script run_container.sh para ejecutar el contenedor. Este script monta las carpetas locales necesarias y inicia el contenedor. El contenedor se eliminará automáticamente después de su ejecución debido al parámetro --rm.
 
-El archivo `requirements.txt` lista las bibliotecas y dependencias que se requieren para la aplicación.
+```bash
+./run_container.sh
+```
 
-### 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.
+Nota: Asegúrate de que el script ```run_container.sh``` tenga permisos de ejecución. Si no es así, ejecuta: