Descripción: Descargar el archivo de pesos (.pt, .h5 o el formato que use tu modelo) desde Google Colab. Crear un script en Python (v1_inference.py) utilizando OpenCV para leer un archivo de vídeo, aplicarle el modelo frame a frame y pintar los bounding boxes con el nombre de la marca y su porcentaje de confianza en pantalla.
Criterio de aceptación: El script debe recibir un vídeo de prueba, procesarlo por completo y exportar un nuevo archivo de vídeo con las detecciones visuales dibujadas.
Descripción: Descargar el archivo de pesos (.pt, .h5 o el formato que use tu modelo) desde Google Colab. Crear un script en Python (v1_inference.py) utilizando OpenCV para leer un archivo de vídeo, aplicarle el modelo frame a frame y pintar los bounding boxes con el nombre de la marca y su porcentaje de confianza en pantalla.
Criterio de aceptación: El script debe recibir un vídeo de prueba, procesarlo por completo y exportar un nuevo archivo de vídeo con las detecciones visuales dibujadas.