Ik doe beeldverwerking en klassieke computer vision met python opencv
AI, ML engineer en data-analist
Over deze dienst
Waarom kiezen tussen klassieke beeldverwerking en deep learning als je het beste van beide werelden kunt krijgen?
Ik ben een specialist in Computer Vision en AI-ingenieur. Ik bouw geoptimaliseerde, end-to-end vision pipelines die precies op jouw probleem zijn afgestemd. Of je nu een razendsnel OpenCV-script nodig hebt of een complexe Deep Learning-architectuur, ik lever robuuste Python-oplossingen.
Mijn expertise:
- Klassieke beeldverwerking (OpenCV): beeldverbetering, morfologische operaties, randdetectie en perspectieftransformaties (perfect voor high-speed, low-compute taken).
- Deep Learning vision: objectdetectie (YOLO, SSD), beeldclassificatie (CNNs, ResNet) en semantische segmentatie.
- Hybride pipelines: combinaties van OpenCV pre-processing om rommelige data schoon te maken, gevolgd door AI-modellen voor nauwkeurige voorspellingen en post-processing voor precieze outputs.
Gebruikssituaties die ik dek:
- Document scannen & OCR pre-processing
- Defectdetectie in productie
- Medische beeldfiltering
- Object tracking en telling
Elk vision project is uniek. Neem contact met me op voordat je bestelt, zodat we de perfecte architectuur voor jouw dataset kunnen bespreken!
Expertise:
Afbeeldingenverwerking
•
Objectherkenning
Programmeertaal:
Python
•
SQL
•
Colab
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Q1: Wat is het verschil tussen je Basic en Premium pakketten?
A: Het Basic pakket gebruikt snelle, klassieke OpenCV-algoritmes (zoals randdetectie of kleurfiltering) zonder AI. Het Premium pakket omvat het trainen van een aangepast Deep Learning-model (zoals YOLO of CNN) specifiek op jouw dataset, gecombineerd met OpenCV voor perfecte resultaten.
Q2: Lever je de Python broncode aan?
A: Ja, absoluut! Elk pakket bevat het volledige, goed commentaar gevende Python-script (of Jupyter Notebook) en een requirements.txt bestand zodat je de code op je eigen machine kunt uitvoeren.
Q3: Kun je werken met donkere, wazige of ruisige beelden?
A: Ja. Ik pas altijd klassieke OpenCV pre-processing technieken toe (zoals Histogram Equalization en Gaussian Blurring) om je beelden te reinigen en te verbeteren voordat ik ze in een detectie-algoritme stop.
Q4: Kan ik dit gebruiken voor real-time video verwerking?
A: Ja, mijn OpenCV en Deep Learning pipelines zijn zeer geoptimaliseerd in Python. Als je real-time webcam- of videobewerking nodig hebt, laat het me weten in de requirements zodat ik de frames-per-second (FPS) kan optimaliseren.
