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Construiré un sistema de reconocimiento facial offline con python y opencv
Arquitecto de Sistemas Independiente
No construyo aplicaciones cosméticas; diseño sistemas resistentes. Como arquitecto de sistemas, me especializo en conectar hardware bare-metal con software avanzado local.
Mis servicios:
* Hardware: ...
Acerca de este Servicio
Construyo sistemas de reconocimiento que identifican personas desde una cámara y funcionan completamente offline: sin nube, sin tarifas mensuales, sin GPU necesaria.
Desarrollado y probado en un dispositivo ARM Linux de bajo costo (4 núcleos, webcams USB) a aproximadamente 6 fps por cámara. Identifica a cada persona en vista, varias a la vez.
Lo que obtienes:
Detección y reconocimiento con Python + OpenCV (YuNet + SFace)
Seguimiento por persona, para que los nombres permanezcan estables
Panel web (FastAPI): vista en vivo, registro con consentimiento, informe diario, exportación CSV
Modo cámara de entrada + salida, o modo quiosco de una sola cámara
Salida a monitor HDMI y inicio automático al arrancar (systemd)
Código fuente completo y un README
Ideal para: asistencia, registros de entrada, conteo de visitantes o cualquier proyecto que necesite saber quién está frente a una cámara.
Por favor, envíame un mensaje antes de ordenar con tu cámara, tu hardware y qué quieres grabar, para poder confirmar el paquete adecuado.
Experiencia:
Procesamiento de imágenes
•
Detección de objetos
Lenguaje de programación:
Python
Herramientas:
opencv
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿En qué hardware funciona?
Lo construí y probé en un dispositivo ARM Linux de 4 núcleos (Armbian) con webcams USB. También funciona en una PC normal. Para Raspberry Pi u otras placas, envíame un mensaje primero para verificar la velocidad en tu hardware.
