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Programa para generar gifs animados a partir de vídeos, que se ejecuta en la línea de comandos.
ARGUMENTOS:
-src/--source: Nombre del vídeo original (obligatorio).
-dest/--destination: Nombre del archivo a generar (opcional).
-sz/--size: Tamaño en porcentaje del gif respecto al vídeo original (opcional).
-shw/--show: Muestra resultado en ventana emergente al finalizar el proceso de generado (opcional).
-st/--start: Segundo inicial para gif (opcional).
-e/--end: Segundo final (opcional).
-spd/--speed: Velocidad relativa de la animación (opcional)

PARA CUALQUIER DUDA U OBSERVACIÓN, USEN LA SECCIÓN DE COMENTARIOS.

Programa para realizar filtrado de imagen en archivos de vídeo (preferiblemente de corta duración) utilizando el algoritmo de 'filtrado bilateral' pudiendo especificar los valores sigma de espacio y color y el diámetro del vecindario para cada pixel. Los vídeos filtrados se generan, por defecto, conservando su sonido, aunque se pueden generar sin este introduciendo el argumento '-ae'/'--exclude_audio'.

ARGUMENTOS:
-src/--source: Nombre del vídeo original (OBLIGATORIO)
-dest/--destination: Nombre del video a generar ('NewFilteredVid.mp4' por defecto)
-sgc/--sigma_color: Valor sigma para espacio de color (75 por defecto)
-sgs/--sigma_space: Valor sigma espacial (75 por defecto)
-pd/--pixel_diameter: Diámetro de la vecindad de píxeles (9 por defecto)
-ae/--exclude_audio: Excluir audio y generar video sin sonido (OPCIONAL)

PARA CUALQUIER DUDA U OBSERVACIÓN UTILIZEN LA SECCIÓN DE COMENTARIOS

Programa para generar gifs animados a partir de vídeos, que se ejecuta en la línea de comandos.
ARGUMENTOS:
-src/--source: Nombre del vídeo original (obligatorio).
-dest/--destination: Nombre del archivo a generar (opcional).
-sz/--size: Tamaño en porcentaje del gif respecto al vídeo original (opcional).
-shw/--show: Muestra resultado en ventana emergente al finalizar el proceso de generado (opcional).
-st/--start: Segundo inicial para gif (opcional).
-e/--end: Segundo final (opcional).
-spd/--speed: Velocidad relativa de la animación (opcional)

PARA CUALQUIER DUDA U OBSERVACIÓN, USEN LA SECCIÓN DE COMENTARIOS.

PREGUNTA DEL EJERCICIO.
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Considerando que tengo que entrenar mi modelo con datos Cifar 10, Guardandolo en esta ruta:'/home/margarito/python/Mi_Modulo_Hilario.h5'.

Necesito crear un test python -basandonos en el modelo:/Mi_Modulo_Hilario.h5, para determinar la clase de esta imagen que esta en esta ruta:/home/margarito/python/gato.jpg.
Para el ejercicio debes de considerar que el archivo de datos Cifar 10, abarca las siguientes clases:

clase 0: airplane
clase 1: automobile
clase 2: bird
clase 3: cat
clase 4: deer
clase 5: dog
clase 6: frog
clase 7: horse
clase 8: ship
clase 9: truck

En el ejercicio se deberá decir de que clase es la imagen del test.
También se deberá de visualizar la imagen_array), en que te basas para hacer dicha predicción.
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Bien, podríamos plantear una estructura básica del proyecto como sigue:

Como podría ser una estructura del Proyecto:

Proyecto_Mi_CNN/
│
├── cifar-10/
│ ├── data_batch_2
│ └── ...
│
├── src/
│ ├── __init__.py
│ ├── train_model.py
│ └── test_model.py
│
└── Mi_Modulo_Hilario.h5

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Para descargar los datos de imagenes Cifar 10, podeis utilizar este enlace:
https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
Se abrirá un pequeño manual explicativo, y desde el mismo se verán todas las opciones de descarga,
así como el tipo de datos para generar modelos que abarca Cifar 10.
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Este ejercicio ha sido realizado bajo platadorma Linux.
Ubuntu 20.04.6 LTS.
Editado con sublime Text.
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Para la ejecución correcta del programa en Python debereis tener cargadas para importar,
estas librerías:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.models import load_model
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Notificaciones al estilo Toast flotante con retardo de ocultamiento

Implementa un sistema mas robusto para el inicio de sesión

1) Registro de usuario verificando el email. Encriptando la url de tal forma que sea ilegible por algún pirata.

2) Al registrase le enviaremos al correo la imagen QR para que pueda ser escaneada por su smartphone / teléfono inteligente y agregar a la app de AUTENTIFICACION DOBLE FACTOR que el usuario escoja de la tienda STORE.

3) Libertad para que el usuario cree su propia pregunta de seguridad y la respuesta. Solo el usuario podrá formular su pregunta secreta escudriñando en sus recuerdos y que solo él sepa la respuesta.

4) Recuperación del password por olvido en el mismo sistema, dado que al escribir el email le devolvemos la pregunta de seguridad.

5) Recuperación por si acaso cambia su smartphone / teléfono inteligente y pierde la app móvil de AUTENTIFICACIÓN DOBLE FACTOR, enviándole a su correo la nueva imagen QR para el nuevo registro.

6) El usuario admin cuya password es admin, tendrá libertad de permitir o rechazar al usuario recién registrado.

7) El sistema funciona con cualquier app de AUTENTIFICACIÓN DOBLE FACTOR disponibles en la STORE. (No lo probé con Iphone).

Modificación de errores en el compilado.

Ejemplo basico de la creacion y uso de una neurona artificial basica