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📌 Normas Generales

🚫 No subir imágenes ni archivos, solo enlaces. Puedes usar Imgur para subir imágenes. (Eliminar esta sección luego de leerla)

En esta wiki se documenta el procesamiento de imágenes con un enfoque en el código. Se incluyen explicaciones detalladas, fragmentos de código y enlaces a recursos externos.

📂 Recursos Clave

📎 Aquí puedes encontrar enlaces importantes relacionados con el tema:

👥 Integrantes:

  • 👤 Andrea Parra
  • 👤 Jorge Andrey

📑 Material de apoyo:

🎯 Objetivos

📢 En esta sección se definen los objetivos de la sesión:
✅ ¿Por qué es importante este tema?
✅ ¿Qué se espera lograr durante la sesión?

📊 Resultados Esperados

📍 Esta sección describe de manera general lo que se espera obtener al final de la sesión:

🔹 Mayor comprensión del tema tratado.
🔹 Identificación de conceptos clave.
🔹 Recopilación de información relevante para futuras implementaciones.

⚙️ Metodología

Veamos el pseudocódigo de muón.

muon pseudocode

ALgo que modemos notar, es que su pseudocódigo es muy similar a como sería el SDG con aceleración. Es decir

sgd

[2]

📖 Aquí se explicarán todos los temas tratados en la sesión con mayor detalle. Esta sección se completará después de la sesión e incluirá:

📌 Explicaciones detalladas del proceso.
📌 Análisis de los conceptos presentados.
📌 Ejemplos prácticos y fragmentos de código.

💡 Ejemplo de código en Python:

importRequire: cv2Learning importrate matplotlib.pyplotη, asmomentum pltμ

imagen1:  Inicializar parámetros θ₀
2:  Inicializar velocidad v₀ ← 0
3:  for t = cv2.imread(".images/ejemplo.png"1, … do
4:      Calcular gradiente Gₜ ← ∇θ ℒₜ(θₜ₋₁)
plt.imshow(cv2.cvtColor(imagen,5:      cv2.COLOR_BGR2RGB))Actualizar plt.show()velocidad vₜ ← μ vₜ₋₁ + Gₜ
6:      Actualizar parámetros θₜ ← θₜ₋₁ - η vₜ
7:  end for
8:  return θₜ

📷Como Usopodemos dever, imágenes
muon ⚠️agrega Soloun utilizartérmino imágenesnuevo, disponibles$$O_t$$, enque internetse debidocalcula acon lasle limitacionesmétodo de almacenamiento.$\textrm{NewtonSchelz5}$

🖼️$$ Ejemplo\sum_3 de imagen adjunta:
Ejemplo de imagen$$

📌 También puedes ajustar el tamaño y alineación de las imágenes:
drawing
drawing[\sum]






📊 Ejemplo de tabla:

📌 A📌 B📌 C
✔️ UnoTexto de prueba🔍

📚 Referencias

📖 Esta sección recopila enlaces a recursos relevantes sobre procesamiento de imágenes:
[2]: A. Nasef, M. Marjanović-Jakovljević, and A. Njeguš, “Stochastic gradient descent analysis for the evaluation of a speaker recognition,” Analog Integrated Circuits and Signal Processing, vol. 90, no. 2. Springer Science and Business Media LLC, pp. 389–397, Dec. 31, 2016. doi: 10.1007/s10470-016-0918-7.

🔹 📘📄 DocumentaciónMuon de OpenCVOptimizer
🔹 📘 Guía de NumPy
🔹 📄 Artículo sobre procesamiento de imágenes

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