# สายงาน Computer Vision Engineer: ความเข้าใจ บทบาท และทักษะที่จำเป็น
ในยุคของเทคโนโลยีที่เติบโตและก้าวหน้าไปอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะการพัฒนาด้านการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ (Computer Vision) ที่สามารถจำลองการมองเห็นของมนุษย์ได้อย่างเหลือเชื่อ นั่นทำให้บทบาทของ "Computer Vision Engineer" เป็นหนึ่งในสายงานที่น่าสนใจและมีความต้องการสูงในวงการเทคโนโลยีของปัจจุบัน
ทุกวันนี้ การใช้งานเทคโนโลยีด้านการมองเห็นของคอมพิวเตอร์นั้นถูกประยุกต์ในหลายองค์กรและอุตสาหกรรม เช่น การผลิตอัตโนมัติ, ระบบเฝ้าระวังความปลอดภัย, รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง และการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ ซึ่งทั้งหมดนี้ต้องการความสามารถพิเศษของ Computer Vision Engineer เพื่อทำให้เครื่องจักรสามารถ "มองเห็น" และ "เข้าใจ" สิ่งที่พวกมันเห็นได้
Computer Vision Engineer เป็นผู้เชี่ยวชาญที่ทำงานเพื่อพัฒนาอัลกอริธึมและระบบที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์มองเห็นและตีความภาพหรือวิดีโอได้ การทำงานของพวกเขามีความสำคัญในการสร้างระบบที่สามารถจดจำวัตถุ, หน้าตาคน, สี, ความลึกของภาพ, และมิติต่างๆ นอกจากนี้ยังช่วยให้เครื่องจักรสามารถตอบสนองต่อสิ่งที่มันเห็นได้อย่างถูกต้อง เช่น การหลีกเลี่ยงอุปสรรคในการขับขี่ของรถยนต์อัตโนมัติ
เพื่อที่จะก้าวเข้าสู่สายงานนี้ มีหลายทักษะที่จำเป็นต้องมี:
1. ความรู้ทั่วไปในเรื่องของการประมวลผลภาพ (Image Processing) - ทำความเข้าใจกับวิธีการประมวลผลภาพดิจิทัลเพื่อทำการปรับปรุงหรือสกัดข้อมูลจากภาพ 2. อัลกอริธึม Computer Vision - รู้จักและเข้าใจอัลกอริธึมต่างๆ ที่ใช้ในการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ เช่น Convolutional Neural Networks (CNNs), edge detection, object detection และ recognition เป็นต้น 3. เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) - มีความสามารถในการใช้งานและพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่เชื่อมโยงกันกับ Computer Vision 4. การเขียนโปรแกรม - ความสามารถในการเขียนโปรแกรมเพื่อพัฒนาโปรแกรมประมวลผลภาพ เป็นภาษาระดับสูงเช่น Python ซึ่งมีไลบรารีต่างๆ เช่น OpenCV, TensorFlow, และ PyTorch 5. ความเข้าใจเกี่ยวกับฮาร์ดแวร์ - เพื่อที่จะปรับแต่งและใช้งานของระบบประมวลผลภาพได้อย่างเต็มที่ ความรู้เกี่ยวกับการเลือกใช้หรือพัฒนาฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสมนั้นจำเป็นมาก
เพื่อให้เข้าใจในบทบาทของ Computer Vision Engineer, สมมุติว่าเราต้องการพัฒนาการจดจำวัตถุด้วยการใช้ Python และไลบรารี OpenCV เราสามารถเริ่มต้นจากการทำให้โปรแกรมของเราสามารถตรวจจับวัตถุสีแดงภายในภาพได้ดังนี้:
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread("image.jpg")
# กำหนดช่วงค่าสีแดงใน HSV
lower_red = np.array([30,150,50])
upper_red = np.array([255,255,180])
# แปลงภาพจาก BGR ไป HSV
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# สร้างมาสก์เพื่อแยกวัตถุสีแดง
red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red)
# แสดงภาพ
cv2.imshow("Detected Red Object", red_mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
จากโค้ดด้านบน, เราได้ใช้ฟังก์ชัน `inRange` ของ OpenCV เพื่อสร้างมาสก์ที่ตรวจจับวัตถุสีแดงภายในภาพ นี่เพียงแต่เป็นก้าวแรกในโลกของ Computer Vision ที่กว้างใหญ่ การทำความเข้าใจพื้นฐานเหล่านี้คือจุดเริ่มต้นของการเป็น Engineer ในสายงานนี้
สำหรับผู้ที่กำลังสนใจและหวังว่าจะเป็น Computer Vision Engineer การทำความเข้าใจและพัฒนาทักษะทางด้านเทคนิคคือก้าวแรกที่สำคัญ การเข้าร่วมโครงการและคอร์สเรียน เพื่อเสริมทักษะและความรู้คือการลงทุนที่คุ้มค่าในระยะยาวสำหรับอนาคตในสายอาชีพนี้ ด้วยพื้นฐานที่แข็งแกร่งและความพยายามในการพัฒนา คุณก็มีโอกาสที่จะก้าวเป็นหนึ่งในนักเทคโนโลยีที่เปลี่ยนโลกได้ในอนาคตไม่ไกล.
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