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.