Ingeniero de Visión Artificial (Python/Opencv) para Detección Eficiente de Elementos Ui

Buscamos un ingeniero de visión artificial altamente experimentado en Python y OpenCV para optimizar un flujo de trabajo de procesamiento de imágenes crítico. El sistema actual depende de OCR, lo que resulta en un alto coste computacional y limitaciones de rendimiento. El objetivo principal es reemplazar el OCR con una solución de coincidencia de plantillas eficiente y de alta precisión.

El proyecto implica la integración de lógica de coincidencia de plantillas de OpenCV para detectar elementos específicos de la interfaz de usuario, como 'Kickoff' y 'Final', en capturas de pantalla de juegos (Madden 2026).

Las responsabilidades clave incluyen:
*  Desarrollar e integrar algoritmos de coincidencia de plantillas utilizando Python y OpenCV.
*  Asegurar la detección precisa de elementos UI en diversas condiciones:
    *  Múltiples resoluciones de pantalla y relaciones de aspecto (ej. 1080p, 1440p, 4K, ultrawide).
    *  Ligeros cambios en la posición de los elementos de la interfaz de usuario.
    *  Diferencias de compresión en las imágenes.
    *  Varias situaciones donde aparecen los elementos 'Kickoff' o 'Final'.
*  Manejar casos positivos devolviendo la ubicación de coincidencia (x, y, w, h) y una puntuación de confianza.
*  Manejar casos negativos devolviendo un valor nulo o una indicación de no coincidencia, evitando falsos positivos.
*  La solución debe priorizar la alta precisión para minimizar la necesidad de recurrir al OCR como respaldo.
*  Se requerirá la obtención o generación de capturas de pantalla adicionales de Madden 2026 para una validación exhaustiva de la solución.

La API para la devolución de resultados de detección ya está implementada; la tarea se centra exclusivamente en la lógica de coincidencia de plantillas. Buscamos un profesional con un enfoque riguroso en la optimización del rendimiento y la fiabilidad.