Je vais faire du traitement d'image et de la vision par ordinateur classique avec python opencv
Ingénieur en IA, ML et analyste de données
À propos de ce service
Pourquoi choisir entre le traitement d'image classique et le deep learning quand vous pouvez avoir le meilleur des deux mondes ?
Je suis spécialiste en vision par ordinateur et ingénieur en IA. Je conçois des pipelines de vision optimisés, de bout en bout, adaptés à votre problème précis. Que vous ayez besoin d’un script OpenCV ultra rapide ou d’une architecture de deep learning complexe, je fournis des solutions Python robustes.
Mes compétences :
- Traitement d'image classique (OpenCV) : amélioration d’image, opérations morphologiques, détection de contours et transformations de perspective (idéal pour des tâches à haute vitesse et faible consommation de ressources).
- Vision par deep learning : détection d’objets (YOLO, SSD), classification d’images (CNN, ResNet) et segmentation sémantique.
- Pipeline hybride : combiner le pré-traitement avec OpenCV pour nettoyer des données désordonnées, suivi de modèles d’IA pour des prédictions précises, et post-traitement pour des résultats exacts.
Cas d’usage que je couvre :
- Numérisation de documents et pré-traitement OCR
- Détection de défauts en fabrication
- Filtrage d’images médicales
- Suivi et comptage d’objets
Chaque projet de vision est unique. Merci de me contacter avant de commander pour que nous discutions de l’approche architecturale idéale pour votre dataset !
Expertise:
Traitement d'images
•
Détection d'objets
Langage de programmation:
Python
•
SQL
•
Colab
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
Mon portfolio
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FAQ
Traduction automatique
Q1 : Quelle est la différence entre vos packages Basic et Premium ?
R : Le package Basic utilise des algorithmes classiques et rapides d’OpenCV (comme la détection de contours ou le filtrage de couleurs) sans IA. Le package Premium inclut l’entraînement d’un modèle de deep learning personnalisé (comme YOLO ou CNN) spécifiquement sur votre dataset, combiné avec OpenCV pour des résultats parfaits.
Q2 : Fournissez-vous le code source Python ?
R : Oui, absolument ! Chaque package comprend le script Python complet et commenté (ou un Jupyter Notebook) ainsi qu’un fichier requirements.txt pour que vous puissiez exécuter le code sur votre propre machine.
Q3 : Pouvez-vous traiter des images sombres, floues ou bruyantes ?
R : Oui. J’applique toujours des techniques classiques d’OpenCV (comme l’égalisation d’histogramme et le flou gaussien) pour nettoyer et améliorer vos images avant de les utiliser dans un algorithme de détection.
Q4 : Puis-je utiliser cela pour du traitement vidéo en temps réel ?
R : Oui, mes pipelines OpenCV et Deep Learning sont très optimisés en Python. Si vous avez besoin d’un traitement vidéo ou webcam en temps réel, indiquez-le dans vos exigences pour que je puisse optimiser le nombre d’images par seconde (FPS).
