การรู้จำรูปแบบด้วย OpenCV - การทำ Handwriting Recognition

การรู้จำรูปแบบ (Pattern Recognition) เป็นหนึ่งในกลุ่มของปัญหาปัญญาประดิษฐ์ที่มีบทบาทสำคัญทั้งในเชิงธุรกิจและการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ หนึ่งในแขนงที่น่าตื่นเต้นคือการรู้จำลายมือ (Handwriting Recognition) ที่ไม่เพียงแต่ช่วยให้เราสามารถแปลงข้อมูลที่เป็นลายมือเป็นข้อความดิจิทัลได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังมีการใช้งานในหลากหลายด้าน เช่น การกรอกฟอร์มให้เสร็จอัตโนมัติ การทำงานของธนาคารที่ใช้การอ่านเช็ค และการศึกษาข้อมูลในเอกสารประวัติศาสตร์

ในบทความนี้ เราจะสำรวจการทำการรู้จำลายมือผ่านการใช้งาน OpenCV ซึ่งเป็นโอเพนซอร์สไลบรารีที่โด่งดังสำหรับการประมวลผลภาพ

OpenCV คืออะไร?

OpenCV หรือชื่อเต็มว่า Open Source Computer Vision Library เป็นแหล่งความรู้ทรงพลังสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาพและการวิเคราะห์ภาพ สามารถทำงานได้อย่างหลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นการรู้จำใบหน้า การประมวลผลภาพวิดีโอ หรือแม้กระทั่งการสร้างผลงานศิลปะดิจิทัล

การรู้จำลายมือคืออะไร?

การรู้จำลายมือ หรือ Handwriting Recognition คือกระบวนการแปลงข้อความที่เขียนด้วยมือให้เป็นข้อความที่คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจและใช้งานได้ กระบวนการนี้สามารถแยกแยะได้เป็นสองประเภทหลักคือ Optical Character Recognition (OCR) ซึ่งแปลงตัวอักษรดิลิตอล และ Handwriting Text Recognition (HTR) ที่แปลงข้อความลายมือ

กระบวนการทำงานของการรู้จำลายมือ

ตัวอย่างการใช้งาน OpenCV สำหรับการรู้จำลายมือ

ถึงเวลาเริ่มต้นการพัฒนา! ลองมาสำรวจโค้ดตัวอย่างง่ายๆ ที่ช่วยให้คุณเริ่มต้นทำการรู้จำลายมือด้วย OpenCV:

import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model

# โหลดโมเดลรู้จำลายมือที่ได้รับการฝึกฝนไว้ล่วงหน้า
model = load_model('handwriting_recognition_model.h5')

# โหลดภาพลายมือ
image = cv2.imread('handwritten_sample.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# ประมวลผลภาพเพื่อให้เข้ากับโมเดล
image = cv2.resize(image, (28, 28))
image = np.reshape(image, (1, 28, 28, 1)) / 255.0

# ทำนายผลลัพธ์
prediction = model.predict(image)

# แสดงผลลัพธ์
print(f"Predicted character: {np.argmax(prediction)}")

โค้ดด้านบนเป็นตัวอย่างการใช้ OpenCV ร่วมกับ Keras ในการเรียกใช้โมเดลที่เราฝึกอบรมไว้เพื่อตรวจจับและรู้จำลายมือ ซึ่งถือเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถปรับเปลี่ยนเพื่อให้เหมาะสมกับโครงการของคุณ

กรณีศึกษาและการใช้งาน

ปัจจุบัน, การรู้จำลายมือมีการประยุกต์ใช้ในหลายกรณีศึกษา ตัวอย่างเช่น:

การรู้จำลายมือด้วย OpenCV จึงเป็นเทคนิคที่เปี่ยมไปด้วยศักยภาพและสามารถต่อยอดการพัฒนาต่อไปได้ในวงการทั้งภาครัฐและเอกชน หากคุณต้องการขยายความรู้ด้านนี้และเริ่มต้นพัฒนาโครงการของคุณเอง การลงทะเบียนเรียนหลักสูตรที่ EPT เป็นตัวเลือกหนึ่งที่สามารถช่วยให้คุณได้รับความรู้เชิงลึกและประสบการณ์ทำงานจริง

ให้เราเปิดประตูสู่อนาคตด้วยภาพและปัญญาประดิษฐ์!

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

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