Ich werde Computer Vision, Bildverarbeitung, OpenCV und Deep Learning in Python betreiben
Entwickler für Machine Learning, Computer Vision sowie Python, PyTorch, YOLO und OpenCV
Über diesen Service
Suchst du nach leistungsstarken Computer Vision- und Deep Learning-Lösungen für dein Projekt oder dein Business?
Ich bin ein AI-Ingenieur, der sich auf die Entwicklung maßgeschneiderter Computer Vision-Anwendungen mit modernsten Frameworks spezialisiert hat. Ich trainiere nicht nur Modelle; ich liefere End-to-End-Anwendungen, die mit modernen Streamlit- oder Gradio-Webinterfaces integriert sind, sodass du deine Dateien hochladen und die Ergebnisse sofort sehen kannst.
Was ich anbiete:
- Maßgeschneiderte Objekt-Erkennung & Tracking: Implementierung modernster YOLO-Architekturen für Fahrzeugverfolgung, Zählsysteme und individuelle Objekterkennungs-Pipelines.
- Bildverarbeitung & Grundlagen: Fortgeschrittene Bildfilterung, Maskierung, strukturelle Manipulation und Zeichenwerkzeuge mit OpenCV.
- Intelligente Textextraktion (OCR): Extrahieren von Strukturdaten aus Bildern oder Dokumenten mit fortschrittlichen Texterkennungsbibliotheken (EasyOCR / PyTesseract).
- Maßgeschneiderte Deep Learning-Modelle: Multi-Klassen-Klassifikationspipelines mit robusten Convolutional Neural Networks (CNNs) in TensorFlow und Keras.
Mein Tech-Stack:
Python, OpenCV, Ultralytics YOLO, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Jupyter Notebook, Gradio, Streamlit.
Bitte schreibe mir vor der Bestellung, um dein Projekt zu besprechen.
APIs:
Google Cloud Vision API
•
Andere
Programmiersprache:
Python
Tools:
Jupyter-Notizbuch
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opencv
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tensorflow
•
Excel
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Dataset-Formate akzeptierst du?
Ich akzeptiere Datensätze im YOLO-Format, standardisierte Ordner mit strukturierten Bildern, Rohvideodateien oder Cloud-Links. Ich kann den vollständigen Vorverarbeitungs- und Annotationsprozess für dich übernehmen.
Wie starte ich die finale AI-Anwendung?
Ich verpacke deine Lösung in einen sauberen Python-Projekt-Code mit einer requirements.txt-Datei, inklusive eines Gradio- oder Streamlit-Web-UIs, damit du es mit einem einzigen Terminalbefehl lokal starten kannst.

