Служба компьютерного зрения

Бюджет: 3000 USD Срок: 10 дней

Добрый день, заинтересовал ваш проект. Буду рада сотрудничеству, напишите пожалуйста в личные сообщения фрилансера для связи.

Бюджет: 3000 USD Срок: 25 дней

Уважаемый клиент,
У меня есть солидный опыт в области компьютерного зрения и обнаружения объектов на основе изображений, особенно для идентификации структурных элементов, таких как окна и раздвижные двери. Для вашего проекта я создам надежную модель обнаружения, проанализирую каждый объект, подсчитаю количество секций и оценю площадь объекта с высокой точностью. Я предоставлю чистый код, подробную документацию и стабильные результаты.
Спасибо за ваше внимание, и я с нетерпением жду возможности работать вместе.

Бюджет: 3000 USD Срок: 20 дней

Здравствуйте, проект довольно интересный. Технически детекция и подсчет секций могут быть реализованы. Главный вопрос в вычислении площади, по фото невозможно понять масштаб. Например, окно размером 2x2 метра, снятое с 10 метров, занимает столько же пикселей, сколько окно 1x1 метр, снятое с 5 метров. Поэтому не стоит делать ставку на этот показатель. Для обучения первой версии модели мне понадобится от вас как можно больше фотографий различных типов окон и дверей, которые будут использоваться в сервисе. Хочу узнать подробнее, как вы видите логику использования вашего будущего сервиса и какие фотографии вообще будут поступать в него (плохого среднего качества фото или более профессиональная интерьерная съемка).

Бюджет: 3990 USD Срок: 29 дней

Добрый день!
Я Валентин из Arctic Web. Мы занимаемся IT-консалтингом и полным циклом разработки: от UX/UI дизайна до веб и мобильной разработки и интеграций. Готовы взять ваш проект в работу и поделиться примерами похожих кейсов в личных сообщениях.

С уважением,
Arctic Web Team
Freelancehunt

Бюджет: 3000 USD Срок: 15 дней

Готов выполнить данный проект есть большой опыт разработки различных приложений.

Бюджет: 3000 USD Срок: 20 дней

Здравствуйте, Антон,

Я проанализировал ваш запрос на сервис обнаружения окон/дверей. Хотя обнаружение объектов (идентификация "окна") является стандартным, требование рассчитать площадь и подсчитать секции представляет собой специфическую задачу компьютерного зрения, которая требует больше, чем просто базовая модель ИИ.

Как сертифицированный разработчик Python PCAP™ и студент компьютерных наук с фокусом на Full Stack и ИИ, вот технический подход, который я предлагаю для обеспечения точности:

1. Обнаружение объектов (Окна и Двери)
Я буду использовать YOLOv8 (You Only Look Once), обученный на пользовательском наборе данных архитектурных элементов. Это превосходит общие API (такие как Google Vision), потому что мы можем точно настроить его для различения "Раздвижных Дверей" и "Фиксированных Окон".

2. Задача "Площадь" (Физическая Проблема)
2D изображение не имеет внутреннего масштаба. Чтобы точно рассчитать площадь ($m^2$), мы не можем просто считать пиксели. Я реализую для вас два варианта:

Режим Ссылки: Пользователь помещает стандартный объект (например, монету или бумагу формата A4) или определяет эталонную высоту (например, "Предположим, дверь высотой $2.1 \text{ м}$").
Гомография/Коррекция Перспективы: Используя OpenCV для коррекции угла, если фото сделано сбоку, чтобы гарантировать, что рассчитанная площадь не искажается.
3. Подсчет Секций (Подробный анализ)
Как только окно будет обнаружено, я запущу вторичный алгоритм обнаружения краев OpenCV (Canny/Линии Хафа) в пределах ограничивающего прямоугольника, чтобы подсчитать вертикальные/горизонтальные перегородки (колонны). Это позволит нам точно сообщить: "1 Окно, 3 Секции."

Результат:
Полноценный веб-сервис (Frontend на Next.js + Backend на Python FastAPI), где вы загружаете изображение и получаете визуальный наложение + JSON отчет с данными.

Я готов немедленно создать прототип (PoC) для логики обнаружения.

С наилучшими пожеланиями,

Реваз Гогуадзе Развернуть

Бюджет: 3000 USD Срок: 30 дней

Добрый день, разработаю сервис для выявления нужных объектов на изображениях с анализом данных объектов, обращайтесь, буду рад сотрудничеству.

Бюджет: 3000 USD Срок: 4 дня

Привет, Антон.
У меня уже есть выполненное задание. Я его реализовал для другой компании. Там это все реализовано на платформе N8N. Интеграция сервиса Mistral, который выступает в роли распознавания объектов на изображении с их детальным описанием. Также это можно реализовать через Google Vision и через OpenAI. Здесь уже в зависимости от детализации, которая вам нужна, и дальнейшей передачи. Все это можно реализовать в короткие сроки с помощью моей логики. Поэтому обращайтесь. Результаты можете посмотреть в моем портфолио. Его можно адаптировать под разные типы. Спасибо. Обращайтесь, буду ждать сообщения.

Бюджет: 3000 USD Срок: 21 день

Привет!

Я могу создать инструмент для работы с изображениями, чтобы пользователь загружал фото и видел окна или раздвижные двери, отмеченные прямо на изображении. Под картинкой будут четкие результаты, показывающие количество объектов, их секции и приблизительные площади.

Чтобы сделать расчеты площади простыми, но более точными, я добавлю небольшого встроенного помощника, который считывает одну опорную точку с фото, например, руку или угол стены, чтобы сервис масштабировал свои оценки без необходимости в измерениях. Это позволяет сохранить скорость работы и удобство для пользователя.

Спасибо!

Бюджет: 3000 USD Срок: 10 дней

Привет, Антон

Я могу сделать этот код на питоне.
Бюджет и сроки обсуждены в личных сообщениях.

Бюджет: 3000 USD Срок: 10 дней

Здравствуйте,
Я разработчик на Python.
Я завершил много подобных проектов.
Я готов взять на себя новую работу и выполнить её быстро и эффективно.
Я предоставляю качественную работу в срок.
Вы можете прочитать отзывы.

Бюджет: 3000 USD Срок: 30 дней

Здравствуйте, я могу разработать сервис на Python, который принимает фото, определяет на нем окна и раздвижные двери, а также считает количество секций и приблизительную площадь объектов.

Для детекции использую: Python (YOLOv8/YOLOv9, OpenCV, PyTorch.)
Для бэкенда: Python (FastAPI или Flask.)

Могу сделать это в виде PWA-приложения, которое будет работать как мобильное приложение прямо из браузера и позволит делать фото и отправлять их на анализ.