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Je vais construire un pipeline de vision par ordinateur avec yolov8, opencv et ffmpeg
Ingénieur Full Stack senior et Python, développement mobile, agents IA, fondateur de SaaS
Je suis Py'otr — ingénieur Python senior : automatisation IA, agents IA, ingénierie inverse Android. Plus de 5 ans d'expérience, plus de 70 projets livrés pour des clients au Royaume-Uni, au Qatar et ...
À propos de ce service
Vous avez du mal à obtenir un pipeline de vision par ordinateur fonctionnel en production ? Marre des démos qui échouent sur de vraies vidéos, avec de vrais GPU ou en haute résolution ?
Je construis des pipelines CV avec YOLOv8, OpenCV et FFmpeg tous les jours. Détection, suivi, traitement par lots, inference REST, pas seulement un notebook.
- Travaux livrés (certains publics sur github.com/pyotrmuhammad) :
- Pipeline batch d’images AI ComfyUI-BatchFactory à partir de Google Sheets.
- Usine vidéo TikTokBatchFactory avec FFmpeg + orchestration.
- KrakenSubtitle générateur de sous-titres karaoké précis par image, mot par mot.
- SPORTSREELZ extracteur de moments forts de matchs de football avec CV + détection de scène.
- Chaîne vidéo de quiz automatisé Pepite Quiz (@pepitequiz sur YouTube) que j’ai créée de A à Z.
- nzs-luxe.com génération vidéo IA + auto-upload sur réseaux sociaux, pour ma boutique e-commerce.
- Pipeline de clips de podcast extracteur de clips viraux avec détection de locuteur + scène.
Ce que vous obtenez : un pipeline fonctionnel adapté à votre entrée et votre matériel. Taille du modèle YOLOv8 selon le budget de latence. Pré/post-traitement avec OpenCV. FFmpeg pour ingestion, encodage, extraction de clips. README et exemple exécutable.
Dites-moi ce que vous souhaitez détecter, classer ou extraire. NDA sur demande.
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Q : Quels projets de vision par ordinateur réels avez-vous réellement livrés ?
R : ComfyUI-BatchFactory et TikTokBatchFactory sont publics sur mon GitHub (github.com/pyotrmuhammad), ainsi que rmbg-enhance pour la suppression d’arrière-plan en production et KrakenSubtitle pour la brûlure de sous-titres précis par image. Tout a été construit et déployé par moi.
Q : Pouvez-vous gérer l’inférence en temps réel ou l’optimisation GPU ?
R : Oui. YOLOv8n atteint plus de 30 FPS sur un seul GPU T4. Je ajuste la taille du modèle (n/s/m/l/x) et la taille du batch selon votre budget de latence. Export ONNX et optimisation TensorRT disponibles en niveau Premium.
Q : Quelles sont les livrables que je recevrai ?
R : Pipeline Python fonctionnel, README, requirements.txt, un exemple exécutable, le fichier du modèle entraîné, et scripts d’inférence. Le niveau Premium ajoute un Dockerfile et un serveur API REST.
Q : Signez-vous des accords de confidentialité ?
R : Oui, sur chaque projet — pratique standard. Vos données, votre cas d’usage et votre code restent privés.
Q : À quelle vitesse pouvez-vous commencer ?
R : Dans les 24 heures suivant la confirmation de commande. Envoyez-moi votre format d’entrée et votre détection cible — je vous enverrai un plan clair en quelques heures.
Avis
1 avis concernant ce service
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Détails de la notation
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R 
ryang11
États-Unis
Proactive approach and ability to stay on top of all aspects of project is remarkable.
800 $US-1 000 $US
Prix
4 semaines
Durée
Utile?
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