# ตัวอย่างการใช้งาน Google MediaPipe ในงาน Machine Learning: ยกตัวอย่าง Pose Landmark Detection โดยใช้ภาษา Python
ในยุคที่ศาสตร์ของ Machine Learning (ML) ก้าวหน้าอย่างไม่หยุดยั้ง การใช้เทคโนโลยีเพื่อรับรู้และประมวลผลภาพนับเป็นหลักใหญ่ทางการพัฒนาแอปพลิเคชันอันทันสมัย หนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังและสามารถช่วยผู้พัฒนาได้อย่างมากคือ Google MediaPipe, ซึ่งเป็นแฟรมเวิร์คที่ช่วยในการตรวจจับท่าทางและคุณลักษณะต่างๆ ของมนุษย์ที่ปรากฏในภาพหรือวิดีโอ ในบทความนี้ เราจะทำความรู้จักกับ MediaPipe และสำรวจวิธีใช้งานสำหรับ Pose Landmark Detection โดยใช้ภาษา Python ในงาน Machine Learning แบบเบื้องต้น
Google MediaPipe เป็นแพลตฟอร์มแบบ open-source ที่ให้ความสามารถในการตรวจจับรูปแบบต่างๆ ในวิดีโอได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ด้วยคุณสมบัติที่หลากหลาย เช่น ตรวจจับมือ, การระบุเส้นประสาทเสียง, การติดตามวัตถุ, และ Pose Estimation ซึ่งเป็นสิ่งที่เราจะต้นปทานใจในวันนี้
Pose Landmark Detection คืออะไร?
Pose Landmark Detection เป็นกระบวนการที่ใช้เทคนิค Machine Learning เพื่อระบุตำแหน่งของข้อต่อและส่วนต่างๆ ของร่างกายมนุษย์ เมื่อมองจากภาพหรือวิดีโอ การประยุกต์ใช้งานสามารถรวมไปถึงการวิเคราะห์ท่าทางของนักกีฬา, การตรวจจับท่าทางการเคลื่อนไหวเพื่อการฝึก AI, หรือใช้ในการสร้างปฏิสัมพันธ์แบบ Interactive กับคอมพิวเตอร์
เตรียมการใช้งาน
ก่อนอื่นเราต้องทำการติดตั้งไลบรารี MediaPipe และไลบรารีอื่นๆ ที่จำเป็นใน Python:
pip install mediapipe opencv-python
วิธีใช้งาน MediaPipe สำหรับการตรวจจับท่าทาง
ต่อไปนำโค้ดด้านล่างนี้ซึ่งจะสร้างโปรแกรมง่ายๆ เพื่อใช้ตรวจจับท่าทางจากกล้องวิดีโอ:
import cv2
import mediapipe as mp
mp_pose = mp.solutions.pose
pose = mp_pose.Pose()
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
cap = cv2.VideoCapture(0) # เปิดการใช้งานกล้อง
while cap.isOpened():
success, image = cap.read()
if not success:
print("Ignoring empty camera frame.")
continue
# Convert the BGR image to RGB.
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image.flags.writeable = False
# Process the image and detect the pose.
results = pose.process(image)
# Draw the pose annotation on the image.
image.flags.writeable = True
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
if results.pose_landmarks:
mp_drawing.draw_landmarks(
image, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS)
# Display the output image.
cv2.imshow('MediaPipe Pose', image)
# Press 'q' to close the window.
if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
โปรแกรมนี้จะใช้คลาส `Pose` จาก `mediapipe.solutions.pose` เพื่อสร้างอินสแตนซ์สำหรับการตรวจจับท่าทางและหา landmarks การใช้ `mp_drawing` จะช่วยในการวาด landmarks บนภาพที่ได้จากกล้อง
การประเมินผล
ผ่านการทดสอบด้วยการนำภาพวิดีโอที่มีมนุษย์ทำท่าทางต่างๆ เข้าสู่โปรแกรม จะพบว่า MediaPipe สามารถตรวจจับและวาดเส้นเชื่อมข้อต่อต่างๆ บนร่างกายได้อย่างแม่นยำ กรณีสำหรับการประยุกต์ใช้ในงานจริงอาจรวมไปถึงการสร้างระบบเพื่อติดตามการฝึกโยคะแบบออนไลน์, การวิเคราะห์ท่าทางของนักกีฬา, หรือแม้แต่ในการสร้างระบบ Interactive ภายในร้านค้า
การทำความเข้าใจการใช้งาน MediaPipe ในงาน Machine Learning เป็นสิ่งที่สำคัญและเปิดโอกาสให้กับการพัฒนาระบบหรือแอปพลิเคชันที่มีความน่าสนใจและมีประโยชน์ ตัวอย่างของการตรวจจับเชิงประชิด Pose Landmark Detection แสดงให้เห็นถึงการประยุกต์ใช้ที่ตรงไปตรงมาและเป็นมิตรต่อผู้ใช้งาน สำหรับท่านที่หลงใหลในการเรียนรู้และอยากสำรวจโลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้องกับ Machine Learning และ Computer Vision, การเข้าเรียนที่ Expert-Programming-Tutor (EPT) นั้นเป็นจุดเริ่มต้นที่ไร้ขีดจำกัดในการไขปริศนาของโลกเทคโนโลยีสมัยใหม่และสามารถช่วยท่านในการปูทางไปสู่อาชีพนักพัฒนาหรือนักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีศักยภาพได้.
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