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