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北京Python兼职程序员

ID：286319

温正城

Python工程师，图像处理

公司信息：
杭州构互动有限公司

工作经验：
3年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
可工作日远程

所在区域：
北京
海淀

技术能力

擅长利用Python结合Opencv对视频、图片进行处理分析，包括视频切分、图片框选、特征信息提取、灰度及二值化处理、膨胀腐蚀、滤波模糊、轮廓检测等，结合机器学习（sklearn）进行识别预测。代表性案例有：案例1-利用近红外吸收实现苹果糖度无损测量；案例2-基于视频分析处理的疲劳检测；案例3-基于机器学习的卷面详细成绩智能统计。

项目经验

案例1：利用近红外吸收实现苹果糖度无损测量
搭建暗室，选取980nm和808nm两个特征波长的红外激光照射苹果，获取表皮漫反射图片,利用智能手机拍摄获取图片，对图片进行框选和径向灰度处理，其径向灰度变化采用最小二乘法来拟合为线性函数，进一步地拟合获取光斑照片的RGB亮度强度，并结合sklearn机器学习(python)建立起糖度与光强的函数关系，即含有9个系数的多元线性回归，实现苹果糖度无损测量。
案例2 基于视频分析处理的疲劳检测

基于人脸特征点中对应眼睛6个特征点，利用中间四个特征点和端点两个特征点的高度相对变化建立EAR方程，通过EAR值变化判断是否有眨眼行为，进一步地，计算一定时间内的眨眼次数来判断是否处理疲劳状态。实际操作中，每0.04s对学生进行一次检测，当闭眼超过50s或缓慢眨眼次数大于50次则认定为疲劳，并发送提醒。
案例3 基于机器学习的卷面详细成绩智能统计
基于红色批改字体和黑白试卷色彩差异的物理学原理，通过接入设备扫描试卷并进行详细的算法处理，获得每一份试卷的学生信息与试卷分数、各小题得分情况，并实现自动复核。针对手写数字识别难点问题，创新性地提出间接重心法，将偏差手写数字图片的识别率提高到100%，显著提高了单个手写数字的识别准确率。进一步地，为有效解决粘连体手写数字的切分，创新性地提出了反向滴水算法，将切分准确率提到90%，并在持续改进。基于开发的算法，每一份试卷的卷面详细成绩智能统计仅需12秒。

案例展示

利用近红外吸收实现苹果糖度无损测量

案例1：利用近红外吸收实现苹果糖度无损测量搭建暗室，选取980nm和808nm两个特征波长的红外激光照射苹果，获取表皮漫反射图片,利用智能手机拍摄获取图片，对图片进行框选和径向灰度处理，其径向灰度变化采用最小二乘法来拟合为线性函数，进一步地拟合获取光斑照片的RGB亮度强度，并
案例2 基于视频分析处理的疲劳检测

案例2 基于视频分析处理的疲劳检测基于人脸特征点中对应眼睛6个特征点，利用中间四个特征点和端点两个特征点的高度相对变化建立EAR方程，通过EAR值变化判断是否有眨眼行为，进一步地，计算一定时间内的眨眼次数来判断是否处理疲劳状态。实际操作中，每0.04s对学生进行一次检测，
基于机器学习的卷面详细成绩智能统计

案例3 基于机器学习的卷面详细成绩智能统计基于红色批改字体和黑白试卷色彩差异的物理学原理，通过接入设备扫描试卷并进行详细的算法处理，获得每一份试卷的学生信息与试卷分数、各小题得分情况，并实现自动复核。针对手写数字识别难点问题，创新性地提出间接重心法，将偏差手写数字图片的识别率