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-# -*- coding: utf-8 -*-
-"""Solo_descripcion_ripios
 
-Automatically generated by Colaboratory.
-
-Original file is located at
-    https://colab.research.google.com/drive/1RYsNm31Nta3rhqrgDbBsBCFcT3l-RZpC
-"""
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-"""# **Descripción y medición de ripios de perforación mediante IA**
-
-Este trabajo es una adaptación de los códigos de [A_K_Nain, 2021](https://keras.io/examples/vision/image_captioning/)  y de [Sitar, M. & Leary, R., 2023](https://gchron.copernicus.org/articles/5/109/2023/)<br>
-**Autores:** Jhoel Ortiz, Christian Mejía & Paola Vargas<br>
-**Fecha de creación:** 2024/01/06<br>
-**Última modificación:** 2024/02/15<br>
-**Descripción:** Este trabajo implementa modelos de CNN y TNN para la  descripción y medición de imágenes de ripios de perforación.
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-El siguiente Notebook de Google Colab se esquematiza de la siguiente manera:
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-**Descripción textual y oral de imágenes de ripios de perforación**
-- Carga e instalación de librerías
-- Procesamiento de los archivos de imagen y descripciones
-- Vectorización de los datos de texto
-- Canalización de datos para el entrenamiento
-- Construcción del modelo
-- Entrenamiento del modelo
-- Verificación de las predicciones
-- Evaluación con BLEU
-- Predicción de imágenes externas
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-**Medición de imágenes de ripios de perforación**
-- Carga e instalación de librerías
-- Inspección de la imagen
-- Descarga e inicialización del modelo
-- Evaluación de prueba
-- Procesamiento automatizado
-- Ilustración de resultados automáticos
-- Procesamiento semi-automático
-- Ilustración de resultados semi-automáticos
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-# **Descripción textual y oral de imágenes de ripios de perforación**
-Esta sección contiene todos los pasos a seguir para el desarrollo de un modelo de IA que describa automaticamente de forma escrita y oral imágenes de ripios de perforación aplicandao una RNN y un Transformer.
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-##**Carga e instalación de librerías**
-Esta subsección carga e instala las librerías que se requieren para la descripción textual y oral de imágenes de ripios de perforación.
-"""
-
-# Carga de librerías
+#Librerías necesarias 
 import os
-
-os.environ["KERAS_BACKEND"] = "tensorflow"
-
 import re
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
-
 import tensorflow as tf
 import keras
+import gradio as gr
+import requests
 from keras import layers
 from keras.applications import MobileNetV2
 from keras.layers import TextVectorization
-
-keras.utils.set_random_seed(111)
-
 from gtts import gTTS
-"""##**Procesamiento de las imágenes y descripciones de ripios de perforación**
-La siguiente subsección realiza lo siguiente:
-*   Carga los archivos de imagen y de texto de ripios de perforación
-*   Define las características y parámetros base de los archivos ingresados
-*   Divide al conjunto de datos en subconjuntos de entrenamiento y validación
-
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