การตรวจจับวัตถุด้วย OpenCV - การทำ Eye Detection ด้วย Haar Cascades

การตรวจจับวัตถุ (Object Detection) เป็นหนึ่งในความท้าทายที่สำคัญในสาขาคอมพิวเตอร์วิชัน (Computer Vision) การใช้เทคโนโลยีนี้มีอยู่ในหลายแขนง ไม่ว่าจะเป็นการเฝ้าระวังความปลอดภัย การควบคุมการจราจร การจัดหมวดหมู่ภาพในโซเชียลมีเดีย หรือแม้แต่ในเครื่องมือแต่งภาพส่วนบุคคล ในบทความนี้ เราจะมาศึกษาการใช้ Haar Cascades ร่วมกับ OpenCV เพื่อสร้างระบบการตรวจจับตา (Eye Detection) บนภาพถ่าย

ภาพรวมของ Haar Cascades

Haar Cascades เป็นหนึ่งในวิธีเชิงการเรียนรู้เชิงลึกที่มีชื่อเสียงสำหรับการตรวจจับใบหน้าและวัตถุอื่นๆ ในภาพ วิธีนี้พัฒนาขึ้นโดย Paul Viola และ Michael Jones ซึ่งใช้หลักการของ "Cascading Classifiers" ที่ฝึกฝนจากข้อมูลตัวอย่างจำนวนมาก

วิธีนี้ใช้คุณลักษณะ Haar (Haar Features) ที่เป็นรูปแบบของค่าความสว่างบนภาพ โดยจัดกลุ่มเป็นรูปสี่เหลี่ยมเพื่อให้เกิดการเปรียบเทียบค่าความสว่าง สามารถแยกวัตถุจากพื้นหลังได้

ข้อดีของการใช้ Haar Cascades

การนำ Haar Cascades มาทำ Eye Detection ด้วย OpenCV

การติดตั้ง OpenCV

ก่อนที่คุณจะเริ่ม คุณต้องติดตั้ง OpenCV ใน Python ซึ่งสามารถทำได้ง่ายผ่าน pip:

pip install opencv-python
pip install opencv-python-headless

การโหลด Haar Cascades สำหรับการตรวจจับตา

OpenCV ได้เตรียม Cascade Classifiers สำหรับการตรวจจับตาไว้เป็นไฟล์ XML ซึ่งสามารถดาวน์โหลดได้จากเว็บไซต์ของ OpenCV

การเขียนโค้ดตรวจจับตาด้วย OpenCV

เมื่อเตรียมความพร้อมแล้ว เรามาศึกษาวิธีการเขียนโค้ดเพื่อตรวจจับตา:

import cv2

# โหลด Classifier ของ Eye ที่จัดเตรียมไว้
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_eye.xml')

# โหลดภาพที่ต้องการ
img = cv2.imread('path_to_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# ตรวจจับตาในภาพ
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# วาดสี่เหลี่ยมรอบตาที่ตรวจจับได้
for (x, y, w, h) in eyes:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# แสดงผลภาพ
cv2.imshow('Eye Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

อธิบายโค้ด

ข้อสรุป

การใช้ Haar Cascades ร่วมกับ OpenCV เป็นวิธีที่ง่ายและมีประสิทธิภาพสำหรับการตรวจจับตา แม้ว่าจะมีข้อจำกัดบางประการในสภาพแสง และมุมมองของตาที่ถูกตรวจจับ แต่ก็ยังเหมาะสมสำหรับการใช้งานเบื้องต้น และการศึกษาในสาขาคอมพิวเตอร์วิชัน

การเรียนรู้และการพัฒนา AI และ Computer Vision นั้นต้องการพื้นฐานทางการเขียนโปรแกรมที่มั่นคง หากคุณสนใจจะศึกษาต่อ ลองพิจารณาเข้าร่วมเรียนกับสถาบันที่ให้ความรู้และทักษะทางการเขียนโปรแกรม เช่น EPT ที่จะช่วยคุณพัฒนาไปสู่การเป็นโปรแกรมเมอร์ที่เชี่ยวชาญได้

การเขียนโปรแกรมไม่ได้ยากอย่างที่คิด หากคุณมีความตั้งใจและพร้อมที่จะเรียนรู้แล้ว งานในด้านนี้จะกลายเป็นเรื่องที่น่าสนุกและท้าทายอย่างยิ่ง!

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

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