สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
ในยุคดิจิทัลที่ภาพถ่ายและวิดีโอเต็มไปด้วยข้อมูลสำคัญ, การประมวลผลภาพหรือ Computer Vision กลายเป็นสาขาที่ใครต่อใครมองหา. JavaScript ไม่เพียงแค่เป็นภาษาสำหรับพัฒนาเว็บแอปพลิเคชั่นเท่านั้น แต่ยังสามารถใช้สำหรับงาน Computer Vision ได้อีกด้วย. บทความนี้จะนำเสนอ 5 JavaScript Libraries ที่สำคัญสำหรับการทำงานกับ Computer Vision ที่นักพัฒนาไม่ควรมองข้าม!
TensorFlow.js เป็น library ที่ทรงพลังที่ให้คุณใช้งาน Machine Learning และ Computer Vision ในเบราว์เซอร์หรือบน Node.js. ข้อดีของ TensorFlow.js คือมันเปิดโอกาสให้นักพัฒนาเข้าถึง API ที่หลากหลายเพื่อสร้างหรือใช้โมเดลเรียนรู้ของเครื่องได้.
Usecase:
* การจำแนกประเภทภาพ (Image Classification)
* การตรวจจับวัตถุ (Object Detection)
// Sample code to load a pre-trained model and classify an image.
async function classifyImage(imgElement) {
// Load the pre-trained model.
const model = await mobilenet.load();
// Classify the image.
const predictions = await model.classify(imgElement);
console.log(predictions);
}
OpenCV เป็นหนึ่งใน libraries ที่ได้รับความนิยมสูงสำหรับงาน Computer Vision และมันก็มีเวอร์ชัน JavaScript ด้วย. OpenCV.js สร้างขึ้นมาเพื่อให้นักพัฒนาร่วมงานกับ Computer Vision ในเบราว์เซอร์ได้อย่างง่ายดาย.
Usecase:
* การตรวจจับใบหน้า (Face Detection)
* การรับรู้การเคลื่อนไหว (Motion Detection)
// Sample code to detect faces using OpenCV.js
function detectFaces(imageSrc) {
let src = cv.imread(imageSrc);
let gray = new cv.Mat();
cv.cvtColor(src, gray, cv.COLOR_RGBA2GRAY, 0);
let faces = new cv.RectVector();
let faceCascade = new cv.CascadeClassifier();
// Load pre-trained face detection model.
faceCascade.load('haarcascade_frontalface_default.xml');
faceCascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 3, 0);
// Draw rectangles around the detected faces.
for (let i = 0; i < faces.size(); ++i) {
let face = faces.get(i);
let point1 = new cv.Point(face.x, face.y);
let point2 = new cv.Point(face.x + face.width, face.y + face.height);
cv.rectangle(src, point1, point2, [255, 0, 0, 255]);
}
cv.imshow('canvasOutput', src);
src.delete(); gray.delete(); faceCascade.delete(); faces.delete();
}
face-api.js เป็นสมาชิกใหม่ในวงการที่สร้างขึ้นเพื่องาน Computer Vision ที่เกี่ยวข้องกับใบหน้า. มันมีความสามารถในการจดจำใบหน้า, การตรวจจับอารมณ์, และมี API ที่ใช้งานง่าย.
Usecase:
* การจดจำตัวตนผ่านใบหน้า (Face Recognition)
* การวิเคราะห์อารมณ์ (Emotion Analysis)
// Sample code to detect and recognize faces with face-api.js
async function recognizeFaces(image) {
await faceapi.nets.faceRecognitionNet.loadFromUri('/models');
await faceapi.nets.faceLandmark68Net.loadFromUri('/models');
await faceapi.nets.ssdMobilenetv1.loadFromUri('/models');
const detections = await faceapi.detectAllFaces(image)
.withFaceLandmarks()
.withFaceDescriptors();
// Recognize faces in the image.
detections.forEach(detection => {
console.log(detection.descriptor);
});
}
Tracking.js เป็น library ที่ให้คุณติดตามวัตถุหรือสีในภาพวิดีโอ. มันเหมาะกับนักพัฒนาที่ต้องการเพิ่มคุณสมบัติในการติดตามจากเบราว์เซอร์โดยไม่ต้องใช้ plugins เสริม.
Usecase:
* การติดตามสี (Color Tracking)
* การติดตามการเคลื่อนไหว (Motion Tracking)
// Sample code to track a color with tracking.js
window.onload = function () {
var colors = new tracking.ColorTracker(['magenta', 'cyan', 'yellow']);
tracking.track('#video', colors);
colors.on('track', function(event) {
if (event.data.length === 0) {
// No colors were detected in this frame.
} else {
event.data.forEach(function(rect) {
plotRectangle(rect.x, rect.y, rect.width, rect.height, rect.color);
});
}
});
}
ml5.js ที่มีพื้นฐานมาจาก TensorFlow.js นำเสนอ Machine Learning ในเว็บในรูปแบบที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้น. ด้วยความที่มันมีความเข้ากันได้สูงกับ p5.js, library นี้เอื้ออำนวยต่อการสร้างโปรเจกต์วิจัยและศิลปะที่โต้ตอบได้.
Usecase:
* การจำแนกประเภทภาพอย่างง่าย (Simple Image Classification)
* การเปลี่ยนแปลงรูปแบบข้อมูล (Data Manipulation)
// Sample code to classify an image with ml5.js
function classifyImage(image) {
const classifier = ml5.imageClassifier('MobileNet', onModelLoaded);
classifier.classify(image, (error, results) => {
if (error) {
console.error(error);
return;
}
console.log(results);
});
}
ในสิ้นสุด, ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนาเว็บที่ต้องการผสานรวมพลภาพของคอมพิวเตอร์วิชั่นในโปรเจกต์, หรือเพียงแค่คนที่สนใจในการประยุกต์ใช้ AI กับเว็บแอปพลิเคชั่น, JavaScript Libraries ที่ปรากฏข้างต้นเป็นทรัพยากรที่ไม่ควรมองข้าม. หากคุณชื่นชอบในการสร้างนวัตกรรมและสนุกกับเทคโนโลยีใหม่ๆ การทำงานกับโปรเจกต์ที่เกี่ยวข้องกับ Computer Vision อาจเป็นดินแดนที่น่าสำรวจ. และหากคุณมีความสนใจที่จะศึกษาให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น การเรียนรู้การเขียนโปรแกรมจากที่ไหนสักที่ที่มีชื่อเสียงเช่น EPT อาจเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีที่จะพาคุณไปสู่การเป็นผู้เชี่ยวชาญในด้านนี้.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: javascript_libraries computer_vision tensorflow.js opencv.js face-api.js tracking.js ml5.js machine_learning image_classification object_detection face_detection motion_detection face_recognition emotion_analysis color_tracking
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
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com