Deepseek🐳
📌 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
- 👤 Juan Calderón
📑 Material de apoyo:
- 📊 Diapositivas: Ver presentaciones
- 📜 Papers: DeepSeek-R | DeepSeek-V3 | DeepSeekMath
- 💻 Código externo: Repositorio de código
🎯 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
📖 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:
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
imagen = cv2.imread(".images/ejemplo.png")
plt.imshow(cv2.cvtColor(imagen, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()
📷 Uso de imágenes
⚠️ Solo utilizar imágenes disponibles en internet debido a las limitaciones de almacenamiento.
🖼️ Ejemplo de imagen adjunta:
📌 También puedes ajustar el tamaño y alineación de las imágenes:
📊 Ejemplo de tabla:
| 📌 A | 📌 B | 📌 C |
|---|---|---|
| ✔️ Uno | Texto de prueba | 🔍 |
📚 Referencias
📖 Esta sección recopila enlaces a recursos relevantes sobre procesamiento de imágenes:
🔹 📘 Documentación de OpenCV
🔹 📘 Guía de NumPy
🔹 📄 Artículo sobre procesamiento de imágenes