Ich werde Computer Vision und Bildverarbeitungslösungen mit OpenCV und Python entwickeln


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Möchtest du etwas aus Bildern oder Videos erkennen, verfolgen, zählen oder identifizieren? Ich entwickle produktionsreife Computer Vision Systeme, die in echten Bedingungen funktionieren.
Ich bin Rohit, ein Computer Vision Ingenieur am IIT Mandi. Ich habe CV-Pipelines in echten Robotikwettbewerben eingesetzt, darunter ein QR-basiertes Inventar-Erkennungssystem mit 92% Genauigkeit bei wechselnder Beleuchtung beim Inter IIT Tech Meet 2025, bei dem mein Team Bronze unter 23 IIT-Teams gewann.
Hier geht es nicht um Tutorials. Ich baue funktionierende Systeme.
Was ich bauen kann:
Objekterkennung & Verfolgung (YOLO, OpenCV DNN, eigene Modelle)
Barcode- & QR-Code-Erkennung/Decodierung
Gesichtserkennung & -erkennung
Farb- & Formenerkennung
OCR-Textextraktion aus Bildern/Dokumenten
Bilderklassifikation (binär oder multi-klassig)
Bewegungserkennung & Hintergrundsubtraktion
Defekterkennung / Qualitätskontrollsysteme
Echtzeit-Videoverarbeitung (Webcam, RTSP-Streams)
Lieferumfang: Python-Quellcode (sauber, dokumentiert), Anforderungsdatei, Beispielbilder/-videos, Installationsanleitung.
Technologie-Stack: OpenCV · Python · PyTorch · YOLO (v8/v11) · NumPy · scikit-learn
Schreib mir vor der Bestellung, was du erkennen möchtest und welche Input-Quelle du hast.
Lerne Rohit J. kennen
Building systems that actually work
- AusIndien
- Mitglied seitDez. 2025
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung3 Tage
Sprachen
Hindi, Englisch
Automatische Übersetzung
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FAQ
Automatische Übersetzung
Ich habe nur einen kleinen Datensatz. Kannst du trotzdem helfen?
Ja. Ich kann Datenaugmentation und Transferlernen nutzen, um die Genauigkeit bei begrenzten Daten zu maximieren.
Was muss ich bereitstellen?
Beispielbilder oder -videos, die zeigen, was erkannt werden soll, und eine Beschreibung des gewünschten Outputs. Mehr Beispiele = bessere Genauigkeit.
Trainierst du eigene Modelle?
Ja — Standard und Premium beinhalten Training mit deinen Daten. Du brauchst gelabelte Bilder (200+ pro Klasse für Grundaufgaben, 500+ für gute Genauigkeit).
Kannst du mit Live-Kamerastreams arbeiten?
Ja. Ich entwickle Echtzeitlösungen für Webcams, IP-Kameras oder RTSP-Streams.
Welche Genauigkeit kann ich erwarten?
Bei gut beleuchteten, konstanten Szenen: 85-95%+. Bei schwierigen Bedingungen gebe ich vor der Bestellung eine ehrliche Schätzung ab.
Ich habe nur einen kleinen Datensatz. Kannst du helfen?
Ja. Ich nutze Datenaugmentation und Transferlernen, um bei begrenzten Daten die Genauigkeit zu maximieren.
