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Ich werde ein Offline-Gesichtserkennungssystem mit Python und OpenCV erstellen
Unabhängiger Systemarchitekt
Ich baue keine kosmetischen Apps; ich entwickle widerstandsfähige Systeme. Als Systemarchitekt spezialisiere ich mich darauf, Bare-Metal-Hardware mit fortschrittlicher lokaler Software zu verbinden. I...
Über diesen Service
Ich entwickle Erkennungssysteme, die Personen anhand einer Kamera identifizieren und vollständig offline laufen: kein Cloud, keine monatlichen Gebühren, keine GPU erforderlich.
Entwickelt und getestet auf einem kostengünstigen ARM-Linux-Gerät (4 Kerne, USB-Webcams) mit etwa 6 fps pro Kamera. Es benennt jede Person im Sichtfeld, mehrere gleichzeitig.
Was du bekommst:
Python + OpenCV Erkennung und Identifikation (YuNet + SFace)
Verfolgung pro Person, damit die Namen stabil bleiben
Web-Dashboard (FastAPI): Live-Ansicht, Registrierung mit Zustimmung, Tagesbericht, CSV-Export
Eingangs- und Ausgangskamera-Modus oder Einzelkamerakiosk-Modus
HDMI-Monitor-Ausgabe und automatischer Start beim Boot (systemd)
Vollständiger Quellcode und eine README
Gut geeignet für: Anwesenheitskontrolle, Türprotokolle, Besucherzählung oder jedes Projekt, bei dem es wichtig ist zu wissen, wer vor einer Kamera steht.
Bitte schreibe mir vor der Bestellung eine Nachricht mit deiner Kamera, deiner Hardware und was du aufnehmen möchtest, damit ich das passende Paket bestätigen kann.
Expertise:
Bildverarbeitung
•
Objekterkennung
Programmiersprache:
Python
Tools:
opencv
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Auf welcher Hardware läuft es?
Ich habe es auf einem 4-Kern ARM-Linux-Gerät (Armbian) mit USB-Webcams gebaut und getestet. Es läuft auch auf einem normalen PC. Für Raspberry Pi oder andere Boards schreibe mir zuerst, damit ich die Geschwindigkeit auf deiner Hardware prüfen kann.
