Разработать алгоритм для системы технического зрения на языке python(open CV)

Стоимость:Договорная
Срок выполнения:12 дней
Варианты оплаты:По договоренности
Дата публикации:2025-05-10 00:37
Был(а) на сайте:2025-05-13 21:47

Разработать алгоритм для системы технического зрения на языке python(open CV)

 
Задача

Нужно разработать алгоритм на python, используя библиотеку open CV. С помощью алгоритма, в режиме реального времени, камера на подводном роботе должна находить и идентифицировать маркеры Aruco и вычислять расстояния до них. С помощью этих маркеров аппарат должен прийти из начальной точки в конченую. Маркеры заранее известны, их кол-во примерно 5 штук. Помимо алгоритма, просьба расписать очень подробно, что использовалось и зачем, при создании алгоритма.

Оставлять заявки могут только авторизованные пользователи.
Для подачи заявки на участие в задании Вам нужно авторизоваться
Takeda Daicha
Специализация: IT-технологии и Разработка
    Привет, имею большой опыт в разработке скриптов, сайтов, парсеров и просто програм на python, одним словом пишу всо, также пишу приложения на Андроид, с удовольствием возьмусь за работу, сделаю всо в лучшем виде и в кратчайшие сроки, также помогу запустить и разобраться.

    Мое портфолио: https://ochistka35.wixsite.com/daichasportfolio
    Мой телеграм: https://t.me/daicha_helper_bot (если у вас спам, не проблема)

    Примеры моих работ

    Сайт
    Сайт
    Сайт на WordPress
    Добрый день.
    Моё имя Артём.

    Я AI Engineer | Python Engineer | Data scientist
    Такой набор навыков позволяет мне строить ИИ сервисы самостоятельно и разворачивать их в docker compose на удалённых серверах ubuntu.


    ПО ВАШЕЙ ЗАДАЧЕ:
    Да, смогу реализовать.
    Смогу написать микросервисную надёжную и поддерживаемую архитектуру. Смогу настроить мониторинг, алертинг и развернуть на удалённом сервере ubuntu.
    Антон Краснов
    Специализация: IT-технологии и Разработка
      Добрый день. Занимаюсь машинным и глубоким обучением. Специализируюсь в том числе на компьютерном зрении. Занимался разработкой систем автопилотирования летательных и нелетательных аппаратов с компьютерным зрением с использованием алгоритмов машинного обучения, нейронных сетей и предобученных моделей таких, как YOLO, ImageNet, ResNet, LeNet и других для выполнения различных задач подобного типа. Также отдельно занимался разработкой моделей распознавания изображений и их классификацией и моделей автоматического управления с помощью алгоритмов машинного обучения с подкреплением. С другим моим опытом можете ознакомиться в моём профиле. Давайте обсудим и я реализую Вам Вашу задачу. Точная оценка стоимости и сроков будет определена после обсуждения всех подробностей, деталей и ньюансов.
      Здравствуйте,вот примерный набросок кода без учёта недостающих данных
      import cv2
      import cv2.aruco as aruco

      def main():
      # 1. Определяем словарь маркеров ArUco
      aruco_dict = aruco.Dictionary_get(aruco.DICT_6X6_250)
      aruco_params = aruco.DetectorParameters_create()

      # 2. Захват видео с камеры (обычно 0 - это встроенная камера)
      cap = cv2.VideoCapture(0)

      if not cap.isOpened():
      print("Не удалось открыть камеру.")
      return

      while True:
      # 3. Считываем кадр с камеры
      ret, frame = cap.read()

      if not ret:
      print("Не удалось получить кадр.")
      break

      # 4. Преобразуем кадр в оттенки серого (для более быстрого обнаружения)
      gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

      # 5. Обнаруживаем маркеры ArUco
      corners, ids, rejectedImgPoints = aruco.detectMarkers(gray, aruco_dict, parameters=aruco_params)

      # 6. Если маркеры обнаружены, рисуем их контуры и идентификаторы
      if ids is not None:
      cv2.aruco.drawDetectedMarkers(frame, corners, ids)

      # Здесь мы можем добавить код для вычисления расстояния
      # и обработки пяти начальных точек контура, если это необходимо.
      # Пока что просто выведем ID обнаруженных маркеров.
      print("Обнаружены маркеры с ID:", ids)

      # Отображаем обработанный кадр
      cv2.imshow('Камера', frame)

      # Выходим из цикла по нажатию клавиши 'q'
      if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
      break

      # Освобождаем ресурсы камеры и закрываем окна
      cap.release()
      cv2.destroyAllWindows()

      if _name_ == "_main_":
          main()
      07:50 10.05.25
      Для вычисления расстояния нам понадобится информация о физическом размере маркеров и, возможно, калибровочные данные камеры
      Павел Рыжков
      Специализация: IT-технологии и Разработка
      Так получилось, что основной стек для меня - это Java 1.8(11) + Spring Boot для Backend и Java для Android. Работаю на языке Java 4 года(еще в школе впервые с ним познакомился и влюбился на всю жизнь), python - 2 года, node.js - 2 года, Kotlin - 2 года, php - 1,5 года, React.js - 2 года. Все мои работы находятся здесь: https://github.com/povilas1565. Мой ТГ: @Pavel5599. Поэтому резонно, что я делаю почти все на Java(Kotlin) и Python и Node.js. Также занимаюсь разработкой простых сайтов на React и статическом html,css,js. Также работаю на C# и React Native, а также Flutter. Занимаюсь профессиональной публикацией и выгрузкой приложений в google play. Также являюсь штатным тестировщиком с опытом в 2,5 года в компаниях Tech Usta и Active Computers. Я собаку съел на автотестах и мануал -тестах. Автотесты преимущественно через Postman, мануал-полный анализ и использование консоли разработчика на полную. Сделаю все быстро и четко. Я на протяжении года разрабатывал Android- приложения в компании Nomadic Soft под сферу гемблинга (букмекерские конторы, онлайн-казино и т.д.) на Flutter и Kotlin. Как раз ровно год последний занимался разработкой приложений под гемблинг в компании Nomadic Soft.
      Здравствуйте, имею большой опыт и желание работать. Готов выполнить ваш проект без каких либо трудностей. Мой телеграмм - https://t.me/myalinaleksei
      Леонид
      Специализация: IT-технологии и Разработка
      Не Python и не OpenCV.
      Alexandr Alexandrov
      Специализация: Веб-разработка и дизайн
        Приветствую! Ознакомился с задачей по разработке алгоритма техзрения для подводного робота — готов реализовать, в разработке 7+ лет.
        Python + OpenCV
        Распознавание маркеров ArUco
        Вычисление расстояний по камере
        Работа в реальном времени (cv2.VideoCapture)
        Трассировка маршрута по маркерам
        Документация с пошаговым разбором кода
        TG: @Alexuys.

        Примеры моих работ

        Календарь на swift
        web app
        site
        TWO WORDS

        Добрый день, «Два слова» беспокоят!

        Специализация: 3D графика
        Добрый день, меня зовут Михаил

        Выполнял подобный заказ, хотел бы и вам помочь

        Можете написать в телеграмм
        @sweetgazzz
        Николай Шикин

        Всегда иду до конца! +7 (978) 124-84-90

        Специализация: IT-технологии и Разработка
          Я разработаю алгоритм на Python с использованием OpenCV для обнаружения и идентификации маркеров Aruco в реальном времени. Алгоритм вычислит расстояния до маркеров и обеспечит навигацию робота. Подробно опишу использованные методы и их обоснование. Жду вашего ответа для обсуждения деталей!

          Примеры моих работ

          Сайт бесплатно - ДА
          3д проект каркасного дома 8х8 128м2
          PWA верства на Vue фреймворке
          Выполню задание в кротчайшие сроки
          Дамир Викторович Радионов

          «старание – в руках, мудрость – в делах»

          Специализация: IT-технологии и Разработка
            Здравствуйте. С радостью выполню Ваш проект 'Разработать алгоритм для системы технического зрения на языке python(open CV)'. У меня есть опыт в этой области. Давайте обсудим детали.

            Примеры моих работ

            Мой УМ, опыт, знания: Вам в помощь. Да прибудет с нами Сила!
            Разработка презентаций наполненных смыслами и образами.
            Объединение коммерческого флота с Островом.
            Иван К
            Специализация: Инженерия
            Здравствуйте, готов помочь разработать алгоритм для системы технического зрения, опыт есть.

            Мои контакты:

            ivan12.karpov9595@mail.ru

            Телеграмм @mtap3019
            Роман Поликарпов
            Специализация: IT-технологии и Разработка
              Здравствуйте,

              могу сделать, обращайтесь.

              Опыт более 5ти лет, сделаю качественно и в срок. Спасибо.
              Здравствуйте!
              Готов выполнить задачу по разработке алгоритма на Python с использованием OpenCV для обнаружения и идентификации ArUco-маркеров в реальном времени с подводной камеры.

              ? У меня есть опыт работы с:

              обработкой видеопотока с камер (в т.ч. нестабильных и в условиях низкой видимости),

              библиотекой OpenCV (включая cv2.aruco),

              расчетом расстояний до объектов и навигацией по маркерам,

              построением маршрутов на основе координат.

              Разработаю полностью рабочий алгоритм, учитывая специфику подводной съёмки.
              Также предоставлю подробное техническое описание: как всё устроено, какие функции использовались, параметры калибровки камеры, выбор словаря ArUco и расчёты координат/дистанций.

              ? Выполню за 1 день.
              Здравствуйте! У меня есть немалый опыт в разработке на языке python, я выполню заказ бесплатно из за того что на freelance.ru ради своего обучения. Если заинтересованы ответьте мне.
              Василий Авдеев

              Если не продает, то зачем делать?

              Специализация: Веб-разработка и дизайн
              Приветствую, Всеволод! Я менеджер компании AV Studio ( https://avdeevstudio.ru/?utm_source=frelanc )

              Ознакомился с вашей задачей по разработке алгоритма на Python с использованием OpenCV для подводного робота. Задача по обнаружению и идентификации маркеров Aruco в реальном времени, вычислению расстояний до них и навигации с их помощью является интересной и выполнимой. У нас есть опыт работы с OpenCV и системами машинного зрения, что позволит нам разработать эффективное решение с учетом специфики подводной среды. Мы также подготовим подробное описание использованных подходов и библиотек.

              Примерное время на каждый этап работы:

              - Анализ требований и подготовка окружения: 4-6 часов.
              - Разработка алгоритма обнаружения и идентификации маркеров Aruco: 8-12 часов.
              - Реализация вычисления расстояний до маркеров: 6-8 часов.
              - Разработка логики навигации на основе маркеров: 10-12 часов.
              - Интеграция и тестирование на симуляторе (при наличии) или с использованием тестовых данных: 8-10 часов.
              - Подготовка подробной документации по алгоритму: 4-6 часов.

              Присылайте ссылку на задание.

              Давайте обсудим детали в Телеграм: https://t.me/Avdeev_Vasiliy

              Примеры моих работ

              roomers
              WFS
              Б.Ю. Александров
              Привет! Я ML-разработчик с 5-летним опытом в построении и внедрении решений на базе машинного обучения — от идеи до продакшна. Умею решать бизнес-задачи с использованием современных ML-подходов: от классических алгоритмов до глубокого обучения. Имею опыт работы с большими данными, продвинутыми пайплайнами (MLflow, Airflow), оптимизацией моделей, а также деплоем и мониторингом в проде.

              ? Уверенно владею Python, TensorFlow, PyTorch, Sklearn
              ? Опыт построения end-to-end ML-систем
              ? Понимаю, как сделать модель не только точной, но и полезной для бизнеса
              ? Умею говорить с продуктом и объяснять сложное простыми словами

              Выбирая меня, вы получаете не просто разработчика, а человека, который доводит ML-решения до реальной ценности.

              Цена указана за 1 час. Необходимо посмотреть ТЗ, для полной оценки.

              Оставлять заявки могут только авторизованные пользователи.