{"id":31009193,"url":"https://github.com/babaquero07/escalamiento-imagenes-python","last_synced_at":"2026-04-28T23:37:08.080Z","repository":{"id":313964712,"uuid":"1053619554","full_name":"babaquero07/escalamiento-imagenes-python","owner":"babaquero07","description":"Proyecto del curso Algebra Lineal - UTADEO","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-09-09T17:46:17.000Z","size":25,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":0,"default_branch":"master","last_synced_at":"2026-04-28T23:36:58.576Z","etag":null,"topics":["matloptlib","numpy","pillow","scipy","streamlit"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/babaquero07.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null,"notice":null,"maintainers":null,"copyright":null,"agents":null,"dco":null,"cla":null}},"created_at":"2025-09-09T17:39:06.000Z","updated_at":"2025-09-09T17:53:09.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-09-09T21:03:57.225Z","dependency_job_id":"8d792300-e2b7-4ff6-b365-d919f85dd4ee","html_url":"https://github.com/babaquero07/escalamiento-imagenes-python","commit_stats":null,"previous_names":["babaquero07/escalamiento-imagenes-python"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/babaquero07/escalamiento-imagenes-python","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/babaquero07%2Fescalamiento-imagenes-python","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/babaquero07%2Fescalamiento-imagenes-python/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/babaquero07%2Fescalamiento-imagenes-python/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/babaquero07%2Fescalamiento-imagenes-python/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/babaquero07","download_url":"https://codeload.github.com/babaquero07/escalamiento-imagenes-python/tar.gz/refs/heads/master","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/babaquero07%2Fescalamiento-imagenes-python/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":32404340,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-04-28T19:38:08.556Z","status":"ssl_error","status_checked_at":"2026-04-28T19:37:55.688Z","response_time":56,"last_error":"SSL_read: unexpected eof while reading","robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":false,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["matloptlib","numpy","pillow","scipy","streamlit"],"created_at":"2025-09-13T04:03:22.962Z","updated_at":"2026-04-28T23:37:08.074Z","avatar_url":"https://github.com/babaquero07.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# 🔍 Escalamiento de Imágenes - Álgebra Lineal\n\nEste proyecto implementa algoritmos de escalamiento de imágenes utilizando conceptos fundamentales de álgebra lineal, específicamente transformaciones lineales aplicadas al procesamiento digital de imágenes.\n\n## 📋 Descripción del Proyecto\n\nEl proyecto consiste en una aplicación interactiva desarrollada con Streamlit que permite:\n\n- **Cargar imágenes** en formatos PNG, JPG y JPEG\n- **Aplicar transformaciones de escalamiento** usando matrices de transformación lineal\n- **Visualizar resultados** con dos métodos de interpolación diferentes\n- **Analizar propiedades matemáticas** de las transformaciones aplicadas\n- **Demostrar conceptos de álgebra lineal** de forma visual e interactiva\n\n### 🧮 Fundamentos Matemáticos\n\nEl escalamiento de imágenes se basa en la aplicación de una **matriz de transformación lineal**:\n\n```\nM = [sx  0 ]\n    [0  sy]\n```\n\nDonde:\n\n- `sx`: Factor de escalamiento en el eje X (horizontal)\n- `sy`: Factor de escalamiento en el eje Y (vertical)\n\nEsta transformación cumple con las propiedades de linealidad:\n\n- `T(u + v) = T(u) + T(v)`\n- `T(αu) = αT(u)`\n\n## 🗂️ Estructura del Proyecto\n\n```\nProyecto AL/\n├── app_streamlit.py          # Aplicación web principal\n├── escalamiento.py           # Clase principal con algoritmos de escalamiento\n├── test_escalamiento.py      # Script de pruebas y demostraciones\n├── requirements.txt          # Dependencias del proyecto\n├── images/                   # Carpeta de imágenes\n│   └── imagen_prueba.png    # Imagen de prueba generada automáticamente\n└── README.md                # Este archivo\n```\n\n## 🚀 Instalación y Configuración\n\n### Prerrequisitos\n\n- Python 3.7 o superior\n- pip (gestor de paquetes de Python)\n\n### 1. Clonar o descargar el proyecto\n\n```bash\ngit clone \u003curl-del-repositorio\u003e\ncd \"Proyecto AL\"\n```\n\n### 2. Instalar dependencias\n\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n\nLas dependencias incluyen:\n\n- `numpy\u003e=1.21.0` - Cálculos numéricos y matrices\n- `pillow\u003e=9.0.0` - Procesamiento de imágenes\n- `matplotlib\u003e=3.5.0` - Visualización y gráficos\n- `streamlit\u003e=1.12.0` - Framework para la aplicación web\n- `scipy\u003e=1.7.0` - Algoritmos científicos (interpolación)\n\n## 🎮 Cómo Ejecutar la Aplicación\n\n### Aplicación Web Interactiva\n\n```bash\nstreamlit run app_streamlit.py\n```\n\nó tambien con\n\n```\npython -m streamlit run app_streamlit.py\n```\n\nEsto abrirá automáticamente tu navegador web en `http://localhost:8501` con la interfaz interactiva.\n\n### Script de Pruebas\n\n```bash\npython test_escalamiento.py\n```\n\nEste script ejecuta pruebas automáticas y genera visualizaciones de ejemplo.\n\n## 🖥️ Uso de la Aplicación\n\n### Interfaz Web (Streamlit)\n\n1. **Cargar Imagen**: Usa el botón \"Sube una imagen\" para cargar tu archivo\n2. **Configurar Escalamiento**:\n   - Ajusta el factor de escala X (0.1 - 5.0)\n   - Ajusta el factor de escala Y (0.1 - 5.0)\n   - Selecciona el método de interpolación:\n     - **Vecino más cercano**: Más rápido, resultado pixelado\n     - **Interpolación bilineal**: Mejor calidad, más suave\n3. **Aplicar Transformación**: Haz clic en \"🔄 Aplicar Escalamiento\"\n4. **Explorar Resultados**:\n   - Compara imagen original vs escalada\n   - Ve el análisis matemático detallado\n   - Visualiza la transformación geométrica\n\n### Funcionalidades Avanzadas\n\n- **📈 Análisis Matemático**: Muestra la matriz de transformación, determinante y propiedades\n- **🎨 Visualización de Transformación**: Representa gráficamente cómo se transforma un cuadrado unitario\n- **📊 Métricas**: Información sobre dimensiones, cambio de área y propiedades ortogonales\n\n## 🔧 Componentes Técnicos\n\n### `escalamiento.py`\n\nClase principal `EscalamientoImagen` con métodos:\n\n- `escalar_manual(sx, sy)`: Implementación manual usando vecino más cercano\n- `escalar_interpolacion_bilineal(sx, sy)`: Escalamiento con interpolación suave\n- `analizar_propiedades(sx, sy)`: Análisis matemático de la transformación\n- `demostracion_visual(sx, sy)`: Visualización comparativa\n\n### `app_streamlit.py`\n\nInterfaz web interactiva que incluye:\n\n- Carga de archivos de imagen\n- Controles deslizantes para factores de escala\n- Selección de métodos de interpolación\n- Visualización en tiempo real\n- Análisis matemático expandible\n\n### `test_escalamiento.py`\n\nScript de pruebas que incluye:\n\n- Generación automática de imagen de prueba\n- Pruebas con diferentes factores de escala\n- Verificación de propiedades matemáticas\n- Visualización de resultados\n\n## 📊 Métodos de Interpolación\n\n### 1. Vecino Más Cercano\n\n- **Ventajas**: Rápido, preserva valores originales exactos\n- **Desventajas**: Resultado pixelado, especialmente al ampliar\n- **Uso recomendado**: Imágenes con bordes definidos, escalamiento rápido\n\n### 2. Interpolación Bilineal\n\n- **Ventajas**: Resultado más suave, mejor calidad visual\n- **Desventajas**: Más lento computacionalmente\n- **Uso recomendado**: Fotografías, escalamiento de alta calidad\n\n## 🧪 Ejemplos de Uso\n\n### Ejemplo 1: Ampliación Uniforme\n\n```python\nescalador = EscalamientoImagen('mi_imagen.jpg')\nimagen_escalada = escalador.escalar_manual(2.0, 2.0)  # Doble tamaño\n```\n\n### Ejemplo 2: Escalamiento No Uniforme\n\n```python\nimagen_escalada = escalador.escalar_manual(3.0, 0.5)  # Más ancho, menos alto\n```\n\n### Ejemplo 3: Reducción con Interpolación\n\n```python\nimagen_escalada = escalador.escalar_interpolacion_bilineal(0.5, 0.5)  # Mitad del tamaño\n```\n\n## 🎯 Conceptos de Álgebra Lineal Demostrados\n\n1. **Transformaciones Lineales**: Aplicación de matrices a vectores de posición\n2. **Determinante**: Interpretación como factor de cambio de área\n3. **Linealidad**: Verificación de las propiedades fundamentales\n4. **Transformaciones Ortogonales**: Cuando sx = sy (preserva ángulos)\n5. **Autovalores**: Los factores de escala son los autovalores de la matriz\n\n## 🚨 Limitaciones y Consideraciones\n\n- **Memoria**: Imágenes muy grandes pueden consumir mucha RAM\n- **Rendimiento**: La interpolación bilineal es más lenta para imágenes grandes\n- **Calidad**: El escalamiento hacia arriba puede introducir artefactos\n- **Formato**: Solo soporta imágenes RGB y escala de grises\n\n## 📚 Referencias Teóricas\n\n- Álgebra Lineal: Transformaciones matriciales\n- Procesamiento Digital de Imágenes: Interpolación\n- Análisis Numérico: Métodos de interpolación\n- Geometría Analítica: Transformaciones en el plano\n\n## 📄 Licencia\n\nEste proyecto es de uso educativo y está disponible para fines académicos.\n\n---\n\n_Desarrollado como proyecto educativo para demostrar aplicaciones prácticas de álgebra lineal en procesamiento de imágenes._\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fbabaquero07%2Fescalamiento-imagenes-python","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fbabaquero07%2Fescalamiento-imagenes-python","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fbabaquero07%2Fescalamiento-imagenes-python/lists"}