أبحث عن مبرمج Python متخصص في Computer Vision

أبحث عن مبرمج Python متخصص في Computer Vision

السلام عليكم،

أبحث عن مبرمج Python متخصص في Computer Vision لتنفيذ مشروع يتعلق بـ Camera Projection باستخدام NumPy.

تفاصيل المطلوب:
- تحويل الإحداثيات إلى Homogeneous Coordinates والعكس
- إسقاط نقاط ثلاثية الأبعاد على صورة ثنائية الأبعاد باستخدام Projection Matrix
- تقدير Projection Matrix من نقاط متناظرة باستخدام خوارزمية DLT
- تحليل المصفوفة إلى K و R و t عبر RQ Decomposition
- حساب Reprojection Error للتحقق من دقة النتائج
- كتابة مثال اختباري يوضح صحة الكود

المتطلبات:
- Python و NumPy فقط (بدون مكتبات خارجية)
- الكود نظيف ومنظم مع تعليقات توضيحية
- خبرة في Projective Geometry أو Camera Calibration

يرجى التواصل قبل تقديم العرض.

عن الموضوع

ناشر الموضوع

.Mohamed E

  • كاتب محتوى مواقع

التعليقات (5)

.Khalifa K
منذ ساعة و22 دقيقة
مساء الخير ،
معاك مهندس Computer Vision، قريت طلبك وبالفعل الـ Projective Geometry والـ Camera Calibration من صلب شغلي. جاهز أكتبلك السكربت بالكامل من الصفر باستخدام Python & NumPy فقط زي ما طلبت وبدون أي مكتبات خارجية.

السكربت هيغطي بالظبط:
تحويل الإحداثيات لـ Homogeneous والعكس بدقة.
بناء مصفوفة الإسقاط (Projection Matrix) وإسقاط النقاط الـ 3D على الـ 2D plane.
حساب الـ DLT (Direct Linear Transformation) لتقدير المصفوفة.
عمل الـ RQ Decomposition لفصل الـ Intrinsic (K) عن الـ Extrinsic (R & t).
حساب الـ Reprojection Error مع عمل Test Case كاملة ونظيفة للتأكد من النتائج.

الكود هيكون منظم جداً وجاهز، ومعاه الكومنتات اللي تشرح كل خطوة رياضية اتعملت إزاي في المصفوفات.
تقدر تبعتلي رسالة نناقش التفاصيل ونبدأ فوراً.
.Ebraam A
منذ ساعة و20 دقيقة
السلام عليكم،
أقدر أنفذ مشروع الـ Camera Projection المطلوب باستخدام Python و NumPy فقط مع الالتزام الكامل بالمتطلبات الأكاديمية والهندسية الخاصة بـ Computer Vision و Projective Geometry.
عندي خبرة في Python والخوارزميات الرياضية وتحليل البيانات، واشتغلت على 17 مشروع متنوع ما بين معالجة بيانات، خوارزميات رياضية، وتطبيقات تعتمد على المصفوفات والجبر الخطي، وده بيساعدني في تنفيذ أجزاء المشروع بدقة بداية من التعامل مع Homogeneous Coordinates وصولًا إلى حساب Reprojection Error والتحقق من جودة النتائج.

سأقوم ببناء الكود بشكل منظم ومقسم إلى وظائف واضحة تشمل تحويل الإحداثيات، تنفيذ Projection Matrix لإسقاط النقاط ثلاثية الأبعاد، تطبيق خوارزمية DLT لتقدير المصفوفة من النقاط المتناظرة، ثم تحليل Projection Matrix لاستخراج K و R و t باستخدام RQ Decomposition، مع التحقق من صحة النتائج من خلال حساب Reprojection Error وإضافة مثال اختباري كامل يوضح كل خطوة والنتائج المتوقعة.
الكود سيكون نظيف وقابل للتطوير مع تعليقات توضيحية تشرح المنطق الرياضي المستخدم بحيث يكون سهل المراجعة والفهم.
يسعدني التواصل معك لمناقشة أي تفاصيل إضافية قبل البدء، وإذا كان لديك بيانات اختبار أو متطلبات أكاديمية محددة فأرسلها وسأبدأ مباشرة.
.Omar A
منذ ساعة و19 دقيقة
مشروع الـ Camera Projection يحتاج تنفيذ دقيق خصوصًا مع الاعتماد على NumPy فقط بدون مكتبات جاهزة، وده يتطلب فهم فعلي لـ Projective Geometry وليس مجرد تطبيق أكواد جاهزة.
التنفيذ هيشمل:
• التحويل بين Cartesian و Homogeneous Coordinates
• بناء Projection Pipeline لإسقاط نقاط 3D على صورة 2D
• تطبيق DLT Algorithm لاستخراج Projection Matrix من Correspondences
• تحليل المصفوفة إلى K و R و t باستخدام RQ Decomposition
• حساب Reprojection Error للتحقق من دقة النتائج
• Example/Test واضح يثبت صحة التنفيذ خطوة بخطوة

وسيكون الكود:
* منظم وقابل للفهم والتطوير
* مع تعليقات توضيحية حقيقية داخل كل مرحلة
* بدون أي مكتبات خارجية خارج Python + NumPy
* مع مراعاة الـ Numerical Stability أثناء الحسابات

ومن الاقتراحات المفيدة للمشروع:
يمكن أيضًا إضافة Visualization بسيطة للنقاط قبل/بعد الـ Projection أو مقارنة الـ Ground Truth بالنتائج المحسوبة لتسهيل التحقق من الدقة أثناء الاختبار.

هل لديك Dataset أو Corresponding Points جاهزة بالفعل، أم المطلوب بناء واختبار النظام بالكامل من الصفر؟
.Mohamed A
منذ ساعة و11 دقيقة
السلام عليكم

انا محمد
قرأت تفاصيل مشروعك وجاهز أبدأ فوراً في تنفيذ مشروع Computer Vision الخاص بـ Camera Projection باستخدام Python وNumPy بشكل احترافي ومنظم
1- تحويل الإحداثيات إلى Homogeneous Coordinates والعكس بطريقة صحيحة وموضحة بالكود
2- تنفيذ إسقاط النقاط ثلاثية الأبعاد على صورة ثنائية الأبعاد باستخدام Projection Matrix
3- تقدير Projection Matrix من نقاط متناظرة باستخدام خوارزمية DLT بشكل دقيق
4- تحليل المصفوفة إلى K و R و t باستخدام RQ Decomposition
5- حساب Reprojection Error للتحقق من دقة النتائج وقياس الأداء
6- كتابة مثال اختباري (Test Case) يوضح صحة جميع خطوات التنفيذ
7- كتابة كود Python نظيف ومنظم بالكامل باستخدام NumPy فقط بدون أي مكتبات خارجية
8- إضافة تعليقات توضيحية داخل الكود لتسهيل الفهم وإعادة الاستخدام

عندي خبرة في Computer Vision وProjective Geometry وCamera Calibration، وسبق لي تنفيذ مشاريع مشابهة تعتمد على التحليل الهندسي للمصفوفات والإسقاطات
أهتم جداً بالدقة الرياضية في التنفيذ لأن أي خطأ بسيط في المصفوفات يؤثر على النتائج النهائية بشكل مباشر
جاهز أبدأ فوراً والتنفيذ خلال الوقت المطلوب مع التزام كامل بالجودة
ياريت نتواصل ونبدأ مباشرة
تحياتي
محمد
.Omar M
منذ 53 دقيقة
السلام عليكم،
اطلعت على تفاصيل المشروع، وأنا عندي خبرة قوية في Python و NumPy وفي مفاهيم Projective Geometry و Camera Calibration.
أقدر أساعدك في تنفيذ المطلوب بالكامل، بما يشمل:
تحويل الإحداثيات إلى Homogeneous Coordinates والعكس
تنفيذ إسقاط 3D → 2D باستخدام Projection Matrix
بناء وتقدير Projection Matrix باستخدام DLT
تحليل المصفوفة إلى K, R, t باستخدام RQ Decomposition
حساب Reprojection Error بدقة للتحقق من النتائج
كتابة مثال عملي يوضح صحة كل خطوة بشكل واضح ومنظم
الكود سيكون:
مكتوب بـ Python + NumPy فقط بدون أي مكتبات خارجية
منظم وقابل للفهم والتعديل
مع تعليقات توضيحية لكل جزء لضمان سهولة المراجعة
مستعد أبدأ فورًا، ولو تحب ممكن أشرح لك approach اللي هشتغل بيه قبل التنفيذ.
في انتظار ردك

أضف تعليق

سجّل دخول لتتمكن من إضافة تعليق على هذا الموضوع.

دخول
حساب جديد

عن الموضوع

ناشر الموضوع

.Mohamed E

  • كاتب محتوى مواقع

آخر المساهمات