เมื่อพูดถึงการผสานการใช้ Machine Learning กับการประมวลภาพ, Google MediaPipe ถือเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ให้ประสิทธิภาพที่น่าประทับใจ การใช้งาน Google MediaPipe ไม่เพียงช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่มีคุณภาพได้อย่างรวดเร็ว แต่ยังช่วยให้สามารถทำการประมวลผลภาพเชิงลึกด้วยเทคนิค Machine Learning อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างที่จะกล่าวถึงในที่นี้คือการใช้งาน Face Landmark Detection ด้วย MediaPipe ในภาษา Python.
การตรวจจับจุดสำคัญบนใบหน้า (Face Landmark Detection) เป็นหนึ่งในงานที่กำลังได้รับความนิยมและมีการประยุกต์ใช้งานอย่างกว้างขวาง ไม่ว่าจะเป็นในงานต่างๆ เช่น การจดจำใบหน้า, การแก้ไขภาพถ่าย, แอนิเมชั่นหรือแม้แต่เพื่อการวิเคราะห์ทางอารมณ์ การใช้ MediaPipe ในการตรวจจับ Face Landmarks เป็นหนึ่งในวิธีที่มีความแม่นยำสูงและสามารถทำงานได้แบบ Real-Time.
Google MediaPipe เป็นเฟรมเวิร์กขับเคลื่อนด้วย Machine Learning สำหรับการสร้างประสบการณ์การประมวลผลภาพและวิดีโอที่ประสิทธิภาพสูง ตัวเฟรมเวิร์กมีความสามารถในการประมวลผลแบบ Real-Time และสามารถสังเคราะห์ข้อมูลที่เป็นได้ทั้งภาพนิ่งและวิดีโอ.
การใช้งาน MediaPipe เพื่อการตรวจจับ Face Landmarks ก่อนอื่นเราต้องเข้าใจว่ามีองค์ประกอบหลักที่เรียกว่า "landmark model" ซึ่งควบคุมโดย MediaPipe Graph. แต่ละ landmark ประกอบไปด้วยค่าพิกัด X, Y และ Z ซึ่งระบุตำแหน่งที่แน่นอนบนใบหน้าในมิติของภาพ
เรามาลองดูตัวอย่างโค้ด Python ที่ใช้ MediaPipe ในการตรวจจับจุดสำคัญบนใบหน้า:
import cv2
import mediapipe as mp
# สร้างตัวเริ่มต้นสำหรับการตรวจจับใบหน้า
mp_face_detection = mp.solutions.face_detection
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
# สร้างตัวแปร face_detection เพื่อใช้ตรวจจับใบหน้า
face_detection = mp_face_detection.FaceDetection()
# อ่านภาพจากกล้องหรือไฟล์
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
success, image = cap.read()
if not success:
continue
# แปลงช่วงสีภาพจาก BGR เป็น RGB
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# ประมวลผลการค้นหาใบหน้า
results = face_detection.process(image)
# ภาพกลับเป็น BGR เพื่อแสดงผล
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
if results.detections:
for detection in results.detections:
mp_drawing.draw_detection(image, detection)
# แสดงผลภาพ
cv2.imshow('Face Landmark Detection', image)
if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27:
break
cap.release()
การตรวจจับจุดสำคัญบนใบหน้าสามารถประยุกต์ใช้ได้หลายวิธี, เช่น:
- การจดจำใบหน้า: Face Landmark Detection ช่วยในการจดจำและตรวจสอบตัวตนผ่านใบหน้าของบุคคล. - ฟีลเตอร์ AR: แอปพลิเคชั่นที่ใช้ Face Landmarks เพื่อการสร้างภาพกราฟิกที่เกาะติดกับการเคลื่อนไหวของใบหน้า. - การวิเคราะห์สภาพอารมณ์: พิจารณาตำแหน่งของ Landmarks เพื่อวิเคราะห์อารมณ์จากสีหน้า.การเรียนรู้การประยุกต์ใช้ของ Machine Learning และการทำ Image Processing ด้วย Google MediaPipe ทำให้เราเห็นถึงศักยภาพที่ไม่มีขีดจำกัดในการพัฒนาโซลูชั่นที่มีความซับซ้อน หากคุณสนใจการเรียนรู้เทคนิคเหล่านี้และต้องการพัฒนาความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมของคุณ เราขอเชิญชวนให้สำรวจหลักสูตรที่ EPT ซึ่งจะเป็นก้าวแรกสู่การเป็นนักพัฒนาที่เชี่ยวชาญในหัวข้อ Machine Learning และ Image Processing.
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