Хочу поделиться своим проектом - CVCounter. Это приложение для подсчёта объектов на видео, ориентированное прежде всего на производственные задачи и автоматизацию процессов.

🔗 Репозиторий: https://github.com/BespredeL/CVCounter

🚀 Что уже реализовано • Подсчёт объектов на видео через модели YOLO • Веб-интерфейс на Flask - работает прямо в браузере • 3 режима отображения: - основной (видео + счётчики) - текстовый - текстовый с двумя счётчиками (например вход/выход) • Запуск через Docker или обычный Python setup • Возможность одновременного запуска нескольких подсчётов

🧠 Почему сделал именно так Решение реализовано как мини веб-приложение, чтобы: • не устанавливать отдельный клиент • снизить требования к рабочим станциям • упростить внедрение на производстве

🧩 Технологии: Python, Flask, YOLO/Ultralytics, Web UI, Docker

⚠️ О качестве и мотивации :) У меня пока не самый большой опыт в Python-разработке, поэтому проект ещё развивается и местами находится в процессе рефакторинга и улучшений. Честно говоря, я изначально не был уверен, что вообще получится реализовать эту идею. Но для меня это, можно сказать, стало вызовом, особенно после неоднократно услышаной фразы “Ой, да у тебя тоже вряд-ли получится. До тебя уже столько людей пробовало”. И так как ранее я не встречал подходящих решений, где подобную задачу удавалось бы реализовать своими силами, я решил попробовать сделать своё. При этом для предприятия было крайне важно получить максимально бюджетное, а по возможности бесплатное решение (ну это как обычно наверно 😀). В итоге проект используется на производстве, и успешно ведёт подсчет объектов. В качестве сервера используется "обычный" ПК с: Windows 10, AMD Ryzen 5 3600, GeForce GTX 1050 Ti (4Гб)

🤝 Буду рад • идеям по развитию • обсуждению реальных кейсов применения • замечаниям

😀 Хоть это проект и сыроват, но ещё больше буду рад если он кому то сможет помочь!