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Ich baue eine Computer-Vision-Pipeline mit yolov8, OpenCV und ffmpeg
Senior Full Stack und Python Entwickler, Mobile RE, AI Agents, SaaS Gründer
Ich bin Py'otr — erfahrener Full-Stack-Engineer und SaaS-Gründer. Ich habe interviewaibuddy.com (live AI Mock-Interview SaaS) und über 70 Produkte in 9 Branchen in mehr als 6 Jahren entwickelt.
Was i...
Über diesen Service
Hast du Schwierigkeiten, eine funktionierende Computer-Vision-Pipeline für die Produktion zu bekommen? Bist du müde von Demos, die bei echtem Video, echten GPUs oder echter Auflösung versagen?
Ich erstelle täglich CV-Pipelines mit YOLOv8, OpenCV und FFmpeg. Erkennung, Verfolgung, Batch-Verarbeitung, REST-Inferenz – nicht nur ein Notebook.
- Veröffentlichte Arbeiten (einige öffentlich auf github.com/pyotrmuhammad):
- ComfyUI-BatchFactory KI-Bilder-Batch-Pipeline aus Google Sheets.
- TikTokBatchFactory Video-Fabrik mit FFmpeg + Orchestrierung.
- KrakenSubtitle frame-genaue Karaoke-Untertitel-Generator.
- SPORTSREELZ Fußballspiel-Highlight-Extractor mit CV + Szenenerkennung.
- Pepite Quiz (@pepitequiz auf YouTube) automatisierter Quiz-Video-Kanal, den ich von Anfang bis Ende gebaut habe.
- nzs-luxe.com KI-Videoerstellung + automatischer Upload auf Social Media für meinen eigenen E-Commerce-Shop.
- Podcast Clip Pipeline viraler Clip-Extractor mit Sprecher- + Szenenerkennung.
Was du bekommst: eine funktionierende Pipeline, die auf deine Eingaben und Hardware abgestimmt ist. YOLOv8 Modellgröße nach Latenzbudget. OpenCV Vor- und Nachbearbeitung. FFmpeg für Ingest, Kodierung, Clip-Extraktion. README und ein lauffähiges Beispiel.
Sag mir, was du erkannt, klassifiziert oder extrahiert haben möchtest. NDA auf Anfrage.
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Q: Welche echten Computer-Vision-Projekte hast du tatsächlich veröffentlicht?
A: ComfyUI-BatchFactory und TikTokBatchFactory sind öffentlich auf meinem GitHub (github.com/pyotrmuhammad), außerdem rmbg-enhance für die Hintergrundentfernung in der Produktion und KrakenSubtitle für frame-genaues Untertitel-Brennen. Alles von mir gebaut und deployed.
Q: Kannst du Echtzeit-Inferenz oder GPU-Optimierung durchführen?
A: Ja. YOLOv8n erreicht über 30 FPS auf einer einzelnen T4 GPU. Ich passe Modellgröße (n/s/m/l/x) und Batch-Größe an dein Latenzbudget an. Export nach ONNX und TensorRT-Optimierung sind im Premium-Tarif verfügbar.
Q: Welche Deliverables erhalte ich?
A: Funktionierende Python-Pipeline, README, requirements.txt, ein lauffähiges Beispiel, die trainierte Modelldatei und Inferenz-Skripte. Im Premium-Tarif sind Dockerfile und REST API-Server enthalten.
F: Unterzeichnen Sie Geheimhaltungsvereinbarungen?
A: Ja, bei jedem Projekt – Standardpraxis. Dein Datensatz, Anwendungsfall und Code bleiben privat.
Q: Wie schnell kannst du anfangen?
A: Innerhalb von 24 Stunden nach Auftragsbestätigung. Schick mir dein Eingabeformat und dein Zielerkennung – ich sende dir innerhalb von Stunden einen klaren Plan.
