การประมวลผลภาพด้วย OpenCV - การค้นหาจุดศูนย์กลางของ Contours

## การประมวลผลภาพด้วย OpenCV: การค้นหาจุดศูนย์กลางของ Contours

การประมวลผลภาพ (Image Processing) เป็นศาสตร์หนึ่งที่ประยุกต์ใช้คอมพิวเตอร์ในการจัดการและวิเคราะห์ภาพเพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกหรือการเปลี่ยนแปลงที่ต้องการ และเมื่อเราพูดถึงการประมวลผลภาพ หนึ่งในเครื่องมือยอดนิยมที่ใช้อย่างกว้างขวางคือ OpenCV (Open Source Computer Vision Library) ซึ่งเป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่จัดการกับปัญหาหลากหลายด้านในเรื่องการมองเห็นของคอมพิวเตอร์

การเตรียมสภาพแวดล้อม

ก่อนที่เราจะไปเริ่มเขียนโค้ด เราจำเป็นต้องมีสิ่งต่อไปนี้:

- Python (คำแนะนำให้ใช้ Python 3.x)

- OpenCV (`opencv-python`) ซึ่งสามารถติดตั้งได้ผ่าน pip

- ไลบรารี NumPy (`numpy`) สำหรับการจัดการกับข้อมูลเชิงหลักหรือ array

คุณสามารถติดตั้งแพ็กเกจเหล่านี้ได้โดยใช้คำสั่ง:

pip install opencv-python numpy

การค้นหา Contours

Contours คือเส้นโครงที่แสดงความต่อเนื่องของพิกเซลในภาพที่มีความเข้มเท่ากันหรือสีเดียวกัน Contours สามารถใช้ในการวิเคราะห์รูปร่างหรือเพื่อติดตามวัตถุในการประมวลผลวิดีโอ

เราจะเริ่มจากการแปลงภาพให้เป็นภาพสีขาว-ดำ จากนั้นใช้ฟังก์ชัน `findContours` ของ OpenCV เพื่อตรวจสอบ Contours ในภาพ

มาดูตัวอย่างโค้ดเบื้องต้นเพื่อค้นหา Contours กัน:

import cv2
import numpy as np

# โหลดภาพ
image = cv2.imread('example.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# แปลงภาพเป็น Binary
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# ค้นหา Contours
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# วาด Contours บนภาพ
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# แสดงภาพ
cv2.imshow('Contours', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

การหาจุดศูนย์กลางของ Contours

เมื่อเราค้นพบ Contours แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการหาจุดศูนย์กลาง (Centroid) ซึ่งสามารถหาจาก moment ของภาพได้

Moment เป็นค่าทางคณิตศาสตร์ที่อธิบายถึงลักษณะของรูปร่างใน Contours และสามารถคำนวณได้โดยใช้ฟังก์ชัน `moments` ของ OpenCV

ตัวอย่างการหาจุดศูนย์กลางของ Contours มีดังนี้:

for contour in contours:
    # คำนวณ Moment
    M = cv2.moments(contour)

    # หาจุดศูนย์กลาง
    if M["m00"] != 0:
        cX = int(M["m10"] / M["m00"])
        cY = int(M["m01"] / M["m00"])
    else:
        cX, cY = 0, 0

    # วาดจุดศูนย์กลางบนภาพ
    cv2.circle(image, (cX, cY), 5, (255, 0, 0), -1)

cv2.imshow('Centroids', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

การประยุกต์ใช้งาน

การค้นหาจุดศูนย์กลางของ Contours เป็นขั้นตอนเบื้องต้นที่สามารถพัฒนาไปสู่การประยุกต์ใช้ในด้านต่างๆ ได้ เช่น:

การเรียนรู้เทคนิคเหล่านี้สามารถต่อยอดให้แก่ผู้ที่ต้องการพัฒนาแอปพลิเคชันด้วยการประมวลผลภาพ ที่สำคัญคือ การฝึกฝนอย่างต่อเนื่องและพัฒนาทักษะการคิดเชิงตรรกะไปพร้อมๆ กัน

หากคุณสนใจในการพัฒนาเพิ่มเติมหรือกำลังมองหาที่เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับศาสตร์แห่งการเขียนโปรแกรม การเข้าร่วมเรียนกับสถานที่ที่มีชื่อเสียงอย่าง EPT (Expert-Programming-Tutor) อาจเป็นหนึ่งในทางเลือกที่จะช่วยให้ทักษะของคุณพัฒนาขึ้นไปอีกขั้น

OpenCV ยังมีศักยภาพมากมายที่รอให้คุณค้นพบและนำไปประยุกต์ใช้ในการสร้างสรรค์ผลงานของคุณต่อไป!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/