Ingeniero de Visión Artificial para Optimización de Procesamiento de Imágenes con Python y Opencv

Buscamos un ingeniero de visión artificial altamente experimentado para optimizar un flujo de trabajo de procesamiento de imágenes existente. La implementación actual se basa en OCR, que es computacionalmente costoso y limita el rendimiento. El objetivo principal es sustituir el uso de OCR introduciendo una coincidencia de plantillas eficiente, lo que permitirá procesar más imágenes por segundo con menor latencia y coste.

El proyecto implica la integración de lógica de coincidencia de plantillas utilizando Python y OpenCV. Se requiere la capacidad de obtener o generar capturas de pantalla adicionales del juego Madden 2026 en múltiples resoluciones de pantalla y relaciones de aspecto (por ejemplo, 1080p, 1440p, 4K, ultrawide) para validar la correcta detección de elementos de interfaz de usuario específicos como "Kickoff" y "Final".

La solución debe gestionar correctamente los siguientes casos:

Casos positivos: Si "Kickoff" o "Final" están presentes, la solución debe devolver la ubicación de coincidencia (x, y, w, h) y una puntuación de confianza.

Casos negativos: Si la plantilla no está presente, la solución debe devolver un valor nulo o una discrepancia, asegurando la ausencia de falsos positivos.

Es crucial lograr una alta precisión para evitar falsos positivos. Opcionalmente, se puede recurrir al ocr solo si la confianza de la coincidencia de plantillas es baja, pero el objetivo es reducir significativamente la dependencia del ocr.

La solución debe ser robusta y cubrir:

- Diferentes resoluciones y escalado de pantalla.
- Ligeros cambios en la interfaz de usuario (como variaciones de posición).
- Diferencias de compresión en las imágenes.
- Diversas situaciones de coincidencia donde aparezcan los elementos "Kickoff" o "Final".

La API para devolver los resultados de detección ya está implementada; la tarea se centra exclusivamente en desarrollar e integrar la lógica de coincidencia de plantillas.