# ตัวอย่างการใช้งาน Google MediaPipe ในงาน Machine Learning ใช้งาน Hand Landmark โดยใช้ภาษา Python
ในโลกของการเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning) และปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) หนึ่งในฟีเจอร์ที่น่าสนใจและได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่องคือการรู้จำท่าทางของมือ (Hand Gesture Recognition) ที่สามารถประยุกต์ใช้ในหลากหลายสาขาเช่น การควบคุมเครื่องจักร, เกม, สุขภาพ, และการสื่อสารด้วยภาษามือ หนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความนิยมในการประมวลผลภาพและวิดีโอเพื่อรองรับการวิเคราะห์การเคลื่อนไหวของมือคือ Google MediaPipe ซึ่งเป็นโซลูชันโอเพ่นซอร์สที่มีความสามารถในการประมวลผลและรู้จำ landmarks ของมือ
การสำรวจและประมวลผลมือมีความซับซ้อนเป็นพิเศษเนื่องจากมือของเราสามารถเปลี่ยนรูปทรงและทำท่าทางได้หลากหลาย โดย landmarks คือจุดที่ถูกสังเกตในมือซึ่งจะถูกระบุโดยจำนวนจุดบนบริเวณที่สำคัญ เช่น โคนนิ้ว, ข้อนิ้ว และปลายนิ้ว เมื่อเราตรวจจับและติดตาม landmarks เหล่านี้ได้อย่างแม่นยำ จะทำให้การรู้จำท่าทางของมือมีประสิทธิภาพสูงและสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในงานต่างๆได้ผลมากยิ่งขึ้น
MediaPipe จัดเป็นหนึ่งในโซลูชันที่น่าทึ่งจาก Google ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงระบบการประมวลผลภาพและวิดีโอได้ง่ายขึ้น ประกอบไปด้วยกลุ่มของไลบรารี่สำหรับการประมวลผลส่วนประกอบต่างๆของภาพและวิดีโอ รวมถึงความสามารถในการตรวจจับวัตถุ, การติดตามวัตถุ, การประมวลผลภาพเคลื่อนไหว, และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
การใช้ MediaPipe Hand Tracking module จะช่วยในการวิเคราะห์ตำแหน่งและท่าทางของมือในรูปถ่ายหรือวิดีโอได้อย่างรวดเร็ว ด้วยขั้นตอนการดำเนินการง่ายๆดังนี้:
1. ติดตั้ง MediaPipe: ใช้คำสั่ง `pip install mediapipe` ในการติดตั้งไลบรารี MediaPipe บน Python. 2. อ่านวิดีโอหรือภาพ: โหลดวิดีโอหรือภาพที่จะทำการตรวจจับโดยใช้ไลบรารี่เช่น OpenCV. 3. ติดตามมือ: สร้างอินสแตนซ์ของ `mediapipe.solutions.hands` และประมวลผลภาพเพื่อตรวจจับ landmarks.ตัวอย่างโค้ดสำหรับการใช้งาน MediaPipe เพื่อตรวจจับ Hand Landmarks
import cv2
import mediapipe as mp
# สร้างออบเจกต์สำหรับตรวจจับมือ
mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands(static_image_mode=False,
max_num_hands=2,
min_detection_confidence=0.5,
min_tracking_confidence=0.5)
# สร้างออบเจกต์สำหรับวาด
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
# อ่านวิดีโอ
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
success, image = cap.read()
if not success:
continue
# ประมวลผลตรวจจับมือ
image = cv2.cvtColor(cv2.flip(image, 1), cv2.COLOR_BGR2RGB)
results = hands.process(image)
# วาดมือลงบนภาพ
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
if results.multi_hand_landmarks:
for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
mp_drawing.draw_landmarks(image, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)
# แสดงผลภาพ
cv2.imshow('Hand Tracking', image)
if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27:
break
hands.close()
cap.release()
โค้ดดังกล่าวจะประมวลผลวิดีโอจากกล้องและใช้ Google MediaPipe เพื่อตรวจจับและวาด landmarks ของมือบนวิดีโอสตรีม ผลลัพธ์ที่ได้คือภาพวิดีโอที่แสดงตำแหน่งของมือและ landmarks ที่ตรวจจับได้
จากการศึกษา MediaPipe และโปรเจกต์ต่างๆที่ได้รับการพัฒนา, นักเรียนและผู้สนใจด้าน Machine Learning ควรอุทิศเวลาในการทำความเข้าใจกับเครื่องมือนี้ เพราะนอกจากจะปรับปรุงความสามารถของตัวเองในการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนแล้ว ยังเป็นโอกาสในการพัฒนาโซลูชันใหม่ๆที่มีความสามารถในการตอบสนองต่อความต้องการของตลาดในอนาคต
การศึกษาและประยุกต์ใช้เทคโนโลยีทันสมัยดังกล่าวเป็นองค์ประกอบสำคัญในการร่วมขับเคลื่อนวงการเทคโนโลยีและสร้างโซลูชันที่แปลกใหม่และล้ำสมัย ผู้ที่ต้องการขยายความรู้และพัฒนาทักษะในการเขียนโปรแกรมภายใต้การดูแลของผู้ที่มีประสบการณ์สูงอาจหาได้จากคอร์สเรียนการเขียนโปรแกรมที่มีคุณภาพ, อย่างกระทรวงการศึกษาและฝึกอบรมที่สถาบัน EPT ยินดีให้บริการ.
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