TensorFlow การประมวลผลภาพ - การทำการเปลี่ยนขนาดรูปภาพ (Resizing)

เทคโนโลยีการประมวลผลภาพได้ก้าวหน้าอย่างมากในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ด้วยความสามารถของเทคโนโลยีและอัลกอริธึมใหม่ๆ ที่ถูกพัฒนาออกมาเพื่อตอบโจทย์การทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้น หนึ่งในเทคโนโลยีที่ได้รับความนิยมอย่างสูงคือ TensorFlow ซึ่งเป็น framework ที่ถูกพัฒนาขึ้นโดย Google เน้นไปที่การเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลทางภาพ

การเปลี่ยนขนาดรูปภาพ (Resizing) ถือเป็นหนึ่งในขั้นตอนเบื้องต้นและสำคัญในกระบวนการประมวลผลภาพ โดยเฉพาะเมื่อต้องการปรับรูปภาพให้เหมาะสมกับการใช้งานหรือให้ตรงตามข้อกำหนดของโมเดลต่างๆ ในบทความนี้ เราจะมาเจาะลึกการใช้งาน TensorFlow สำหรับการเปลี่ยนขนาดรูปภาพ และดูตัวอย่างการใช้งานในโค้ดกัน

การเปลี่ยนขนาดรูปภาพ (Resizing) คืออะไร?

การเปลี่ยนขนาดรูปภาพคือกระบวนการปรับเปลี่ยนมิติของรูปภาพหนึ่ง ๆ โดยสามารถขยายหรือย่อขนาดได้ตามที่ต้องการ ซึ่งจำเป็นต่อการเตรียมข้อมูลเพื่อการเรียนรู้ของเครื่องหรือการอินพุตข้อมูลให้เข้ากับโมเดลที่พัฒนาไว้แล้ว

ตัวอย่างการใช้งานเช่น เมื่อเราต้องการใช้โมเดลที่ถูกเทรนด้วยรูปภาพที่มีขนาด 224x224 พิกเซล ทุกรูปภาพที่ใช้เป็นอินพุตจะต้องทำการเปลี่ยนขนาดให้ตรงกับขนาดนั้นก่อนเสมอ

TensorFlow และ tf.image

TensorFlow มีแพ็คเกจที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับงานประมวลผลภาพ นั่นคือ `tf.image` ซึ่งมีฟังก์ชันหลากหลายที่ช่วยในการประมวลผลภาพ ไม่ว่าจะเป็นการตัดภาพ การพลิกรูปภาพ การยืดหรือเย็บภาพ และแน่นอนการเปลี่ยนขนาดรูปภาพ

`tf.image.resize`

ฟังก์ชัน `tf.image.resize` เป็นฟังก์ชันที่ใช้ในการเปลี่ยนขนาดของรูปภาพได้อย่างง่ายดาย โดยสามารถรับพารามิเตอร์ได้หลายแบบเพื่อควบคุมการเปลี่ยนขนาด เช่น วิธีการปรับเปลี่ยน (Methods) ที่ใช้ในการปรับขนาด

import tensorflow as tf

# ตัวอย่างการเปลี่ยนขนาดรูปภาพด้วย tf.image.resize
def resize_image(image_path, new_height, new_width):
    image_raw = tf.io.read_file(image_path)
    image = tf.image.decode_image(image_raw)

    resized_image = tf.image.resize(image, [new_height, new_width])
    resized_image = tf.cast(resized_image, tf.uint8)

    return resized_image

# เรียกใช้ฟังก์ชัน
resized_image = resize_image("example.jpg", 224, 224)

ในโค้ดตัวอย่างข้างต้น เราได้ทำการโหลดรูปภาพจากไฟล์และใช้ `tf.image.resize` ในการเปลี่ยนขนาดรูปภาพให้ตรงกับค่า `new_height` และ `new_width` ที่ต้องการ

วิธีการปรับเปลี่ยนขนาด

ใน `tf.image.resize` มีหลายวิธีที่สามารถกำหนดเพื่อใช้ในการปรับขนาดรูปภาพ:

- `tf.image.ResizeMethod.BILINEAR`: วิธีการเชื่อมต่อเส้นตรงสองเส้น ซึ่งค่า default ที่ใช้ในหลาย ๆ กรณี

- `tf.image.ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR`: ใช้ค่าของพิกเซลที่ใกล้ที่สุด

- `tf.image.ResizeMethod.BICUBIC`: ใช้ interpolation แบบ bicubic

- `tf.image.ResizeMethod.AREA`: ใช้พื้นที่ของพิกเซลในการคำนวณ

# ตัวอย่างวิธีใช้ method ต่าง ๆ
resized_image_bilinear = tf.image.resize(image, [224, 224], method=tf.image.ResizeMethod.BILINEAR)
resized_image_nearest = tf.image.resize(image, [224, 224], method=tf.image.ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR)
resized_image_bicubic = tf.image.resize(image, [224, 224], method=tf.image.ResizeMethod.BICUBIC)

การประยุกต์ใช้ในด้านต่าง ๆ

การเปลี่ยนขนาดรูปภาพด้วย TensorFlow นั้นมีการประยุกต์ใช้งานในหลากหลายด้าน เช่น:

สรุป

การเปลี่ยนขนาดรูปภาพเป็นขั้นตอนสำคัญและพื้นฐานในการประมวลผลภาพ โดย TensorFlow ได้จัดเตรียมเครื่องมือที่ทรงพลังและยืดหยุ่นไว้ใน `tf.image` เพื่อให้การเปลี่ยนขนาดรูปภาพเป็นไปอย่างง่ายดายและมีประสิทธิภาพ จากฟังก์ชันที่หลากหลายและการสนับสนุนวิธีปรับขนาดที่แตกต่างกัน การประมวลผลภาพดังกล่าวสามารถใช้งานได้ในหลากหลายสถานการณ์และสามารถขยายผลในงานที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นในอนาคต

관련학습을 통해 학문적인 면에서도 크게 발전할 수 있는 기회가 있습니다. โปรดอย่าพลาดโอกาสในการเพิ่มพูนความรู้ในระดับที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น โดยเฉพาะเมื่อการเรียนโปรแกรมที่ Expert-Programming-Tutor (EPT) ของเรานั้นเปิดโอกาสให้พัฒนาทักษะที่สำคัญเหล่านี้อย่างมีระบบและเปี่ยมไปด้วยประสิทธิภาพค่ะ

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

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