Разработка компьютерного зрения — удалённая работа в Москве

Существует существующее программное обеспечение, разработанное студентами, которые больше не работают над проектом. Программное обеспечение документировано на сайте https://github.com/mthane/IMBA/tree/main и было разработано на Python, R, C++ (для части C++ потенциально необходима компиляция). Текущий процесс: (1) записываются видео; примеры видео и выходные данные отправлю (2) tracker обрабатывает видео (3) tracker создает CSV файлы + “отслеженные“ видео, т.е. все личинки (Maggots) идентифицированы, как “размытые“, так и “не размытые“; мы знаем координаты личинок, записанных в CSV файлы. На сегодняшний день мы не можем запустить программу tracker на Ubuntu, возможно, из-за неудачной компиляции части C++. Поэтому мы никогда не выполняли шаги (2) и (3) на нашей машине, но у нас есть CSV-файлы от студентов, которые покинули проект. Наша цель: мы хотим запустить программу и написать скрипт для удаления размытых личинок из выходных видео и/или CSV-файлов, поскольку они не имеют отношения к научному эксперименту. Нам нужен скрипт, который оптимальным образом “удаляет“ размытые личинки. Возможный способ достижения цели без ML: мы проверяем дисперсию профиля изображения отдельной идентифицированной личинки и сравниваем с заданным порогом, чтобы отличить “размытые“ личинки от “не размытых“. Необходим английский средний и выше.