Pool de Workers con Paso de Mensajes para Procesado de Imágenes en Pyme Sevillana

Implementa en Python 3.12 un pool de workers que use multiprocessing.Queue para distribución de trabajo y recolección de resultados. Cada worker lee imagen, aplica las transformaciones (redimensionado + ajuste de color + watermark) y envía el resultado. Diseña el shutdown limpio, el manejo de excepciones por imagen y backpressure cuando la cola se llena. Mide speedup con 1, 2, 4, 8 y 16 workers en una máquina de 8 cores. Identifica la curva de retornos decrecientes. Entrega el código, el reporte de speedup, un runbook operativo y un análisis de qué cambios necesitaría para distribuir entre varias máquinas con RabbitMQ.