Ingeniero de Visión Artificial para Optimización de Flujo de Procesamiento de Imágenes con Python

Buscamos un ingeniero de visión artificial altamente experimentado en Python y OpenCV para optimizar un flujo de trabajo de procesamiento de imágenes existente. Nuestro sistema actual depende de OCR, que es computacionalmente intensivo y limita el rendimiento. El objetivo principal es reemplazar el uso de OCR mediante la implementación de una solución eficiente de coincidencia de plantillas. Esto nos permitirá procesar un mayor número de imágenes por segundo con menor latencia y coste operativo.El proyecto implica: Desarrollar e integrar lógica de coincidencia de plantillas para detectar elementos de interfaz de usuario específicos ("Kickoff", "Final") en capturas de pantalla de videojuegos (Madden 2026). La solución debe ser robusta y gestionar correctamente: Casos positivos: Detectar el elemento, devolver su ubicación (x, y, w, h) y una puntuación de confianza. Casos negativos: No detectar el elemento (sin falsos positivos). Considerar la generación o adquisición de capturas de pantalla adicionales de Madden 2026 en diversas resoluciones (1080p, 1440p, 4K) y relaciones de aspecto (ultrawide) para la validación. Asegurar que la detección funcione correctamente bajo diferentes condiciones, incluyendo: Variaciones de resolución y escalado. Ligeros cambios en la posición de la interfaz de usuario. Diferencias de compresión de imagen. Múltiples situaciones donde aparecen los elementos "Kickoff" o "Final". Priorizar la alta precisión para evitar falsos positivos. El uso de OCR como respaldo solo se considerará si la confianza de la coincidencia de plantillas es baja, con el objetivo de minimizar su uso.La API para la devolución de resultados de detección ya está implementada. La tarea se centra exclusivamente en la integración de la lógica de coincidencia de plantillas.