บทความ: ตัวอย่างการใช้งาน Google MediaPipe ในงาน Machine Learning ใช้งาน Image Segmentation โดยใช้ภาษา Python
ในยุคที่เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning - ML) ได้ก้าวหน้าไปอย่างรวดเร็ว หนึ่งในงานที่ได้รับความนิยมและประยุกต์ใช้อย่างกว้างขวางคือ Image Segmentation ซึ่งเป็นกระบวนการแบ่งส่วนภาพออกเป็นกลุ่มพิกเซลที่มีความหมายหรือสัมพันธ์กัน ด้วยการใช้พลังของ ML และ convolutional neural networks (CNNs) เราสามารถสร้างโมเดลที่ตรวจจับและแยกส่วนภาพได้อย่างแม่นยำ ประยุกต์ใช้ในหลายสาขา เช่น การแพทย์, การตรวจจับวัตถุ และการปรับปรุงความปลอดภัยของระบบ.
Google MediaPipe คืออะไร?
Google MediaPipe เป็นกรอบงานเปิดซอร์สที่พัฒนาโดยทีม Google เพื่อช่วยในการสร้างโซลูชันด้านคอมพิวเตอร์วิชั่นโดยใช้ ML ซึ่งทำให้ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องสร้างโมเดลจากศูนย์ แต่สามารถประยุกต์ใช้โมเดลที่เตรียมไว้แล้วในการประมวลผลภาพหรือวิดีโอ โดย MediaPipe นำเสนอ pipeline ที่ปรับแต่งได้และมีเครื่องมือสำหรับเชื่อมต่อองค์ประกอบที่จำเป็น จากการดำเนินคำสั่งไปยังการแสดงผล.
การใช้งาน Google MediaPipe ใน Image Segmentation
ด้วยภาษา Python และ Google MediaPipe, การแยกส่วนภาพได้กลายเป็นงานที่ง่ายขึ้นอย่างมาก เราสามารถใช้โซลูชันประกอบไปด้วยโมเดล ML ที่ถูกฝึกฝนไว้ล่วงหน้า เช่น Selfie Segmentation ที่เหมาะสำหรับการแยกพื้นหลังออกจากคนในภาพถ่าย และมีการใช้งานอย่างกว้างขวางในแอพพลิเคชันแชทวิดีโอหรือการแต่งภาพ.
ตัวอย่างการใช้งาน:
ลองนึกภาพสถานการณ์ที่เราต้องการทำแอพพลิเคชันที่แยกส่วนพื้นหลังได้สำหรับบริการทางการแพทย์ โดยที่ผู้ใช้สามารถถ่ายรูปแผลหรืออาการบางอย่างและแอพจะทำการตัดพื้นหลังออกเพื่อให้สามารถวิเคราะห์ได้อย่างชัดเจน ต่อไปเป็นตัวอย่างโค้ดในภาษา Python ที่นำ Google MediaPipe มาใช้ในการทำ Image Segmentation.
import cv2
import mediapipe as mp
mp_selfie_segmentation = mp.solutions.selfie_segmentation
# สร้าง instance ของ Selfie Segmentation
with mp_selfie_segmentation.SelfieSegmentation(model_selection=1) as selfie_segmentation:
# อ่านรูปภาพ
image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')
# แปลงภาพเป็น RGB
image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# ประมวลผลการแยกส่วนแบบ real-time
results = selfie_segmentation.process(image_rgb)
# ได้มาซึ่ง mask ของแผลที่ทำการ segment แล้ว
condition = results.segmentation_mask > 0.5
# แยกส่วนพื้นหลังอย่างชัดเจน
bg_image = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
bg_image[:] = (192, 192, 192)
segmented_image = np.where(condition[..., None], image, bg_image)
# แสดงผลภาพที่ได้
cv2.imshow('Segmented Image', segmented_image)
cv2.waitKey(0)
บทวิจารณ์และวิเคราะห์:
การใช้งานโซลูชันด้าน ML เช่น Google MediaPipe นั้นนำมาซึ่งประโยชน์หลายประการ อย่างแรกคือความสามารถในการประยุกต์ใช้งานที่รวดเร็วและไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญในการสร้างและฝึกโมเดล ML จากศูนย์ แต่ในขณะเดียวกันก็ขาดความยืดหยุ่นในบางกรณีที่อาจต้องการปรับแต่งและฝึกโมเดลให้รองรับสภาพแวดล้อมหรือข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง
ไม่ว่าจะมองในแง่ใด, Google MediaPipe เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล, นักพัฒนาซอฟต์แวร์, และผู้ที่สนใจในการทำงานทางด้าน ML โดยรวม มันเสนอแนวทางในการทดลองและนำไปใช้งานจริงได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งมีคุณสมบัติที่จำเป็นในการทำงานในโลกการเรียนรู้ของเครื่องยุคใหม่.
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