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.gitignore

@@ -1,5 +1,26 @@
-*.pptx
-.tmp.driveupload/
+# Ignore virtual environments
+venv/
+.venv/
+ENV/
+env/
+
+# Python cache and compiled files
+__pycache__/
+*.pyc
+*.pyo
+*.pyd
+
+# Jupyter
 .ipynb_checkpoints/
-__pycache__
 
+# Output / logs
+output/
+*.log
+
+# Editor / OS files
+.vscode/
+.DS_Store
+Thumbs.db
+
+# Weights and large models (use LFS or external storage instead)
+# weights-classes/*.weights

ARREGLO_RAPIDO.txt

@@ -0,0 +1,143 @@
+╔════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
+║                                                                            ║
+║                  ⚠️  PROBLEMA: GPU NO DETECTADA ⚠️                        ║
+║                                                                            ║
+╚════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╝
+
+DIAGNÓSTICO:
+════════════
+✅ GPU RTX 3050: FUNCIONA
+✅ Driver NVIDIA: INSTALADO
+✅ CUDA 13.0: INSTALADO
+❌ Python: NO ESTÁ EN PATH (no se puede ejecutar)
+❌ PyTorch: NO INSTALADO
+
+═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+🔧 SOLUCIÓN RÁPIDA (3 PASOS):
+════════════════════════════════
+
+PASO 1: INSTALAR PYTHON
+────────────────────────
+1. Descarga Python 3.10 desde:
+   https://www.python.org/downloads/
+
+2. Ejecuta el instalador
+
+3. ✅ MUY IMPORTANTE: Marca la casilla:
+   ☑ "Add Python to PATH"
+
+4. Haz clic en "Install Now"
+
+5. Cierra y reabre PowerShell
+
+
+PASO 2: VERIFICAR PYTHON
+─────────────────────────
+En PowerShell, ejecuta:
+
+    python --version
+
+Debe mostrar: Python 3.10.x
+
+
+PASO 3: EJECUTAR INSTALADOR CORREGIDO
+──────────────────────────────────────
+En PowerShell, en la carpeta del proyecto:
+
+    .\instalar_corregido.ps1
+
+Este script:
+✓ Creará el entorno virtual
+✓ Instalará PyTorch con CUDA 12.1 (compatible con tu CUDA 13.0)
+✓ Instalará todas las dependencias
+✓ Verificará que la GPU funcione
+
+═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+📝 NOTAS IMPORTANTES:
+═══════════════════════
+
+1. Tu sistema tiene CUDA 13.0, que es MÁS NUEVO que el manual sugiere
+   → El script corregido instalará PyTorch con CUDA 12.1 (compatible)
+
+2. Si el script de instalación falla, es porque Python no está en PATH
+   → Reinstala Python y MARCA "Add Python to PATH"
+
+3. Una vez que Python funcione, todo lo demás se instalará automáticamente
+
+═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+🆘 SI PYTHON YA ESTÁ INSTALADO pero no funciona:
+════════════════════════════════════════════════
+
+Opción 1: Agregar Python al PATH manualmente
+─────────────────────────────────────────────
+1. Busca donde está instalado Python:
+   - Usualmente en: C:\Users\[TuUsuario]\AppData\Local\Programs\Python\Python310
+
+2. Agrega al PATH:
+   - Windows + R → escribe "sysdm.cpl" → Enter
+   - Pestaña "Opciones avanzadas"
+   - Botón "Variables de entorno"
+   - En "Variables del sistema", selecciona "Path" → "Editar"
+   - "Nuevo" y agrega:
+     C:\Users\[TuUsuario]\AppData\Local\Programs\Python\Python310
+     C:\Users\[TuUsuario]\AppData\Local\Programs\Python\Python310\Scripts
+
+3. Cierra y reabre PowerShell
+
+
+Opción 2: Reinstalar Python
+────────────────────────────
+1. Panel de Control → Programas → Desinstalar Python
+2. Descarga Python 3.10 nuevamente
+3. MARCA "Add Python to PATH" durante instalación
+
+═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+✅ RESULTADO ESPERADO DESPUÉS DE LA INSTALACIÓN:
+════════════════════════════════════════════════
+
+    python -c "import torch; print(f'CUDA disponible: {torch.cuda.is_available()}')"
+
+Debe mostrar:
+    CUDA disponible: True
+
+Y también:
+    python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0))"
+
+Debe mostrar:
+    NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU
+
+═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+📄 ARCHIVOS DE AYUDA CREADOS:
+═════════════════════════════
+
+✓ SOLUCION_GPU_NO_DETECTADA.md  - Guía detallada del problema
+✓ instalar_corregido.ps1         - Script de instalación actualizado
+✓ ARREGLO_RAPIDO.txt             - Este archivo
+
+═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+🎯 RESUMEN:
+══════════
+
+El problema NO es tu GPU (funciona perfectamente).
+El problema ES que Python no está instalado o no está en PATH.
+
+Una vez que Python funcione → Todo lo demás se arregla automáticamente.
+
+═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+💡 CONSEJO:
+══════════
+
+Después de instalar Python correctamente, simplemente ejecuta:
+
+    .\instalar_corregido.ps1
+
+Y deja que el script haga todo automáticamente.
+
+═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════

COMANDOS_RAPIDOS.ps1

@@ -0,0 +1,140 @@
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+# COMANDOS RÁPIDOS - Copia y Pega
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+# ───────────────────────────────────────────────────────────────
+# PASO 1: ACTIVAR ENTORNO VIRTUAL
+# ───────────────────────────────────────────────────────────────
+
+.\venv\Scripts\Activate.ps1
+
+
+# ───────────────────────────────────────────────────────────────
+# OPCIÓN FÁCIL: USAR MENÚ INTERACTIVO
+# ───────────────────────────────────────────────────────────────
+
+.\iniciar_detector.ps1
+
+
+# ───────────────────────────────────────────────────────────────
+# MODO CÁMARA - DETECCIÓN EN TIEMPO REAL
+# ───────────────────────────────────────────────────────────────
+
+# Básico
+python mi_detector.py --modo camara
+
+# Con modelo de dígitos
+python mi_detector.py --modo camara --modelo SVHN
+
+# Con mayor precisión (menos detecciones, más confiables)
+python mi_detector.py --modo camara --confianza 0.7
+
+# Forzar CPU si hay problemas con GPU
+python mi_detector.py --modo camara --cpu
+
+
+# ───────────────────────────────────────────────────────────────
+# MODO IMAGEN - PROCESAR FOTOS
+# ───────────────────────────────────────────────────────────────
+
+# Imagen de ejemplo incluida
+python mi_detector.py --modo imagen --archivo "notebooks+utils+data\BibDetectorSample.jpeg"
+
+# Tu propia imagen (cambia la ruta)
+python mi_detector.py --modo imagen --archivo "C:\ruta\a\tu\imagen.jpg"
+
+# Con modelo de dígitos
+python mi_detector.py --modo imagen --archivo imagen.jpg --modelo SVHN
+
+# Con umbral personalizado
+python mi_detector.py --modo imagen --archivo imagen.jpg --confianza 0.6
+
+# Sin guardar resultado (solo visualizar)
+python mi_detector.py --modo imagen --archivo imagen.jpg --no-guardar
+
+
+# ───────────────────────────────────────────────────────────────
+# MODO VIDEO - PROCESAR VIDEOS
+# ───────────────────────────────────────────────────────────────
+
+# Video de ejemplo incluido
+python mi_detector.py --modo video --archivo "notebooks+utils+data\VIDEO0433.mp4"
+
+# Tu propio video (cambia la ruta)
+python mi_detector.py --modo video --archivo "C:\ruta\a\tu\video.mp4"
+
+# Con mayor precisión
+python mi_detector.py --modo video --archivo video.mp4 --confianza 0.7
+
+# Sin guardar resultado
+python mi_detector.py --modo video --archivo video.mp4 --no-guardar
+
+# Usando CPU
+python mi_detector.py --modo video --archivo video.mp4 --cpu
+
+
+# ───────────────────────────────────────────────────────────────
+# COMBINACIONES ÚTILES
+# ───────────────────────────────────────────────────────────────
+
+# Cámara con dígitos y alta precisión
+python mi_detector.py --modo camara --modelo SVHN --confianza 0.7
+
+# Imagen con CPU y umbral bajo
+python mi_detector.py --modo imagen --archivo foto.jpg --cpu --confianza 0.3
+
+# Video sin guardar, con dígitos
+python mi_detector.py --modo video --archivo video.mp4 --modelo SVHN --no-guardar
+
+
+# ───────────────────────────────────────────────────────────────
+# AYUDA Y VERIFICACIÓN
+# ───────────────────────────────────────────────────────────────
+
+# Ver todas las opciones disponibles
+python mi_detector.py --help
+
+# Verificar instalación
+python verificar_instalacion.py
+
+# Verificar GPU
+nvidia-smi
+
+# Verificar PyTorch con CUDA
+python -c "import torch; print(f'CUDA: {torch.cuda.is_available()}')"
+
+
+# ───────────────────────────────────────────────────────────────
+# EJEMPLOS POR CASO DE USO
+# ───────────────────────────────────────────────────────────────
+
+# CASO 1: Probar rápidamente el detector
+python mi_detector.py --modo imagen --archivo "notebooks+utils+data\BibDetectorSample.jpeg"
+
+# CASO 2: Detectar en fotos de una carrera
+python mi_detector.py --modo imagen --archivo "C:\fotos\maraton\foto1.jpg"
+
+# CASO 3: Procesar video de evento deportivo
+python mi_detector.py --modo video --archivo "C:\videos\carrera.mp4"
+
+# CASO 4: Detección en vivo durante un evento
+python mi_detector.py --modo camara --confianza 0.6
+
+# CASO 5: Análisis de dígitos individuales
+python mi_detector.py --modo imagen --archivo foto.jpg --modelo SVHN
+
+# CASO 6: Procesamiento rápido sin guardar
+python mi_detector.py --modo video --archivo video.mp4 --no-guardar
+
+# CASO 7: Máxima precisión (solo dorsales muy claros)
+python mi_detector.py --modo camara --confianza 0.8
+
+# CASO 8: Detectar todo lo posible (más detecciones, algunas falsas)
+python mi_detector.py --modo camara --confianza 0.3
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+# NOTA: Los resultados se guardan automáticamente en:
+#   - Imágenes: output\images\
+#   - Videos:   output\videos\
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════