# ตัวอย่างการใช้งาน Google MediaPipe ในงาน Machine Learning สำหรับ Image Classification ด้วย Python
ในโลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์ปัจจุบัน หนึ่งในเทคโนโลยีที่มีความสำคัญและถูกกล่าวถึงกันอย่างกว้างขวางคือ Machine Learning ที่มีการประยุกต์ใช้ในหลากหลายภาคส่วน ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ทางการแพทย์, การจำแนกภาพถ่าย, การตรวจสอบวัตถุ และอื่นๆ อีกมากมาย Google MediaPipe เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างและประยุกต์ใช้ machine learning models ได้อย่างง่ายดายโดยเฉพาะในด้านการประมวลผลภาพ (image processing) และการจำแนกภาพ (image classification) ในบทความนี้เราจะมาดูว่าเราสามารถใช้ Google MediaPipe ในการจำแนกภาพด้วยภาษา Python ได้อย่างไรบ้าง
Image Classification หรือการจำแนกภาพ เป็นหนึ่งในงานที่ยอดนิยมในด้านของ machine learning โดยประกอบไปด้วยการวิเคราะห์และจัดประเภทภาพโดยอัตโนมัติเพื่อวิเคราะห์ว่าภาพนั้นมีวัตถุอะไรอยู่บ้าง ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการรักษาความปลอดภัย, การค้นหาภาพในฐานข้อมูล, การวินิจฉัยทางการแพทย์ และงานวิจัยอื่นๆ
Google MediaPipe เป็นโครงการที่พัฒนาโดยทีมงานของ Google โดยมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับ machine learning ด้วยเครื่องมือนี้ นักพัฒนาสามารถสร้าง, ทดสอบ, และปรับปรุง models ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาพ, การทำงานของวิดีโอ, และการตรวจจับวัตถุต่างๆได้อย่างรวดเร็ว
ในการใช้ Google MediaPipe ในงานของ Image Classification เราต้องเริ่มจากการติดตั้ง library ของ MediaPipe ผ่าน Python's package manager ที่เรียกว่า pip ด้วยคำสั่ง:
pip install mediapipe
หลังจากติดตั้งเรียบร้อยแล้ว เราสามารถใช้ MediaPipe ร่วมกับ TensorFlow หรือความสามารถในการรู้จำภาพที่เรียกว่า "Solutions" โดย MediaPipe ซึ่งมาพร้อมกับขั้นตอนวิธีด้าน image classification เป็นการพร้อมใช้งาน
ต่อมาเราจะเริ่มโหลดรูปภาพที่ต้องการจะจำแนก แล้วใช้ MediaPipe ในการสกัดลักษณะเด่น (feature extraction) ของรูปภาพนั้น จากนั้นจะทำการจำแนกด้วย models ที่ได้รับการฝึกสอนไว้ล่วงหน้า สำหรับโค้ดตัวอย่างในการใช้งาน MediaPipe สำหรับ Image Classification มีดังนี้:
import cv2
import mediapipe as mp
# สร้างตัวแปรเพื่อใช้ model ของ MediaPipe
mp_solutions = mp.solutions.image_classification
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
# โหลดรูปภาพที่ต้องการจำแนก
image = cv2.imread('path/to/your/image.jpg')
# ใช้ MediaPipe ในการจำแนกภาพ
with mp_solutions.ImageClassification(model_selection=1) as image_classifier:
results = image_classifier.process(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
# แสดงผลลัพธ์
if results.classifications:
for classification in results.classifications:
print(f'Label: {classification.label}')
print(f'Score: {classification.score}')
โดยทีมงานของ MediaPipe ได้ออกแบบให้ง่ายต่อการใช้งาน อันทำให้นักพัฒนาสามารถนำไปใช้ประโยชน์ในโปรเจกต์ของตนได้เร็วที่สุด
การใช้งาน Image Classification ด้วย Google MediaPipe ไม่จำกัดเฉพาะแค่เทคนิคพื้นฐาน Youtube Video Analysis หรือ Google Images Search เท่านั้น แต่ยังสามารถนำไปใช้กับงานวิจัยในด้านต่างๆ เช่น การวิเคราะห์การเจริญวัฒนาของพืชในภาคการเกษตร, การตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของธรณีสภาพ, หรือการปรับปรุงระบบจัดเก็บข้อมูลภาพจำนวนมหาศาลในธุรกิจสตาร์ทอัพ ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงการที่เครื่องมือทางเทคนิคสามารถช่วยให้องค์กรและผู้ประกอบการสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับงานของพวกเขาได้
ในยุคที่ machine learning และ artificial intelligence ได้รับความสนใจและมีความต้องการมากขึ้น Google MediaPipe ถือเป็นอีกหนึ่งเครื่องมือที่สนับสนุนให้นักพัฒนาสามารถสร้างนวัตกรรมด้านการจัดการข้อมูลภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยเร่งกระบวนการพัฒนาและประยุกต์ใช้ machine learning models แต่ยังช่วยให้ความยืดหยุ่นและโอกาสในการนำไปใช้ในอีกหลายๆ ด้านอย่างไม่มีที่สิ้นสุด
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM