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Ich erstelle individuelle Computer Vision und OpenCV Python Skripte
KI-Entwickler, Machine Learning Engineer, Python FullStack Entwickler
Hallo, ich bin Aashutosh, ein Entwickler, der sich auf KI, Machine Learning und Python-basierte Webanwendungen spezialisiert hat.
Ich helfe Einzelpersonen, Startups und Unternehmen dabei, intelligente...
Über diesen Service
Möchtest du Daten aus Bildern extrahieren, Objekte in einem Video verfolgen oder visuelle Aufgaben automatisieren? Ich helfe dir, effiziente Computer Vision Lösungen mit Python zu entwickeln!
Ich spezialisiere mich auf die Nutzung von OpenCV und PIL, um visuelle Daten zu manipulieren, zu analysieren und zu verarbeiten. Ob du ein Backend-Skript für eine große Bilddatenmenge brauchst oder eine Echtzeit-Erkennungshilfe – ich schreibe hochoptimierten, sauberen Code.
Was ich für dich tun kann:
- Bildvorverarbeitung, Schwellenwertsetzung und Transformation
- Objekterkennung, Farberkennung und Formenerkennung
- Utilities für die Verarbeitung von Echtzeit-Kamera- oder Video-Streams
- Merkmalextraktion und Dataset-Vorbereitung für ML
Bitte schick mir vor der Bestellung eine Nachricht mit deinen Projekt-Details und einem Beispielbild oder -video, damit wir die genaue Logik planen können!
APIs:
Andere
Programmiersprache:
Python
•
Colab
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
FAQ
Automatische Übersetzung
Q1: Warum kostet dein Service ab 90$?
CV benötigt eine individuelle Architektur, keine Templates. Ich schreibe optimierten, gut kommentierten OpenCV Python Code von Grund auf für DEINE Daten, Beleuchtung und Hardware. 90$ decken die richtige Vorverarbeitung, Fehlerbehandlung und Dokumentation für produktionsbereiten Code ab.
Q2: Muss ich den Datensatz bereitstellen?
Ja, sende Bilder oder Videos (idealerweise 50+ Samples). Ich kümmere mich um Reinigung und Augmentation. Brauchst du Web Scraping oder Datensammlung? Schreib mir zuerst — ich füge es deinem Paket hinzu, bevor du bestellst.
Q3: Welche Bibliotheken verwendest du?
OpenCV, PIL/Pillow, NumPy, Python 3.9+. Für Echtzeit: Threaded VideoCapture. Läuft auf lokalem PC, Google Colab oder Server. Keine schweren Frameworks — nur sauberer, schneller, portabler Code.
