Ingeniero de Visión Artificial para Optimización de Detección de Ui con Python y Opencv

Buscamos un ingeniero de visión artificial altamente cualificado con amplia experiencia en Python y OpenCV para optimizar un flujo de trabajo de procesamiento de imágenes existente. Nuestra implementación actual se basa en OCR, que es computacionalmente costoso y limita el rendimiento del sistema. El objetivo principal de este proyecto es sustituir el uso de OCR introduciendo una coincidencia de plantillas eficiente y robusta. Esto nos permitirá procesar un mayor número de imágenes por segundo con menor latencia y coste operativo.

El proyecto implica:

1.  Análisis del flujo de trabajo actual: Comprender la implementación existente basada en OCR y el código comentado que realiza la coincidencia de plantillas para algunas resoluciones.
2.  Desarrollo de un sistema de coincidencia de plantillas eficiente: Implementar una solución que detecte elementos de interfaz de usuario específicos ("Kickoff", "Final") en capturas de pantalla del juego Madden 2026.
3.  Generación de datos de prueba: Obtener o generar capturas de pantalla adicionales de Madden 2026 en múltiples resoluciones de pantalla y relaciones de aspecto (por ejemplo, 1080p, 1440p, 4K, ultrawide) para validar la funcionalidad de detección.
4.  Manejo de casos positivos: La solución debe devolver la ubicación de coincidencia (x, y, w, h) y una puntuación de confianza cuando el elemento de UI esté presente.
5.  Manejo de casos negativos: La solución debe devolver un valor nulo o indicar una discrepancia (sin falsos positivos) cuando la plantilla no esté presente.
6.  Alta precisión: Es fundamental evitar falsos positivos. Se valorará la capacidad de recurrir al ocr solo si la confianza de la coincidencia de plantillas es baja, aunque el objetivo es minimizar el uso de ocr.

La solución debe ser capaz de gestionar y adaptarse a:

*  Diferentes resoluciones y escalado de pantalla.
*  Ligeros cambios en la interfaz de usuario (por ejemplo, variaciones de posición).
*  Diferencias de compresión en las imágenes.
*  Diversas situaciones donde aparecen los elementos "Kickoff" o "Final".

Se proporcionarán capturas de pantalla de ejemplo para definir los elementos de UI a detectar.