หนึ่งในประโยชน์หลักของการแบ่งส่วนภาพคือการช่วยให้เครื่องจักรร้านค้าเข้าใจและจัดการกับภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่นเมื่อเราต้องการให้โปรแกรมร้านค้าจดจำว่าภาพใดมีผลผลิตคุณภาพดีหรือไม่ด้วยการแบ่งส่วนภาพและการวิเคราะห์ภาพ เครื่องจักรสามารถออกแบบระบบการจัดการคุณภาพของผลผลิตและระบุว่าภาพไหนมีข้อมูลการผลิตหรือลักษณะที่ไม่ดี
อีกประโยชน์หนึ่งคือการใช้ในการตรวจจับวัตถุ การแยกแยะวัตถุภายในภาพ ซึ่งสามารถนำไปใช้ในหลากหลายงาน เช่น การตรวจจับใบหน้าในการระบุตัวตนของบุคคล การตรวจจับวัสดุอันตรายที่อาจเกิดขึ้นในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ หรือการติดตามความเคลื่อนไหวของวัตถุภายในวิดีโอ
การแบ่งส่วนภาพนั้นมีข้อดีมากมาย แต่ก็ยังมีข้อเสียบางประการเช่นกัน ข้อดีหนึ่งคือสามารถช่วยลดความซับซ้อนของภาพโดยการแบ่งภาพเป็นส่วนย่อย ซึ่งทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม การแบ่งส่วนภาพอาจมีความละเอียดไม่เพียงพอในบางกรณี ทำให้การจดจำภาพหรือการตรวจจับวัตถุบางอย่างไม่สามารถทำได้อย่างแม่นยำ
อีกข้อเสียคือการจำเป็นต้องใช้ทรัพยากรทางด้านคำนวณอย่างมาก กระบวนการแบ่งส่วนภาพมักต้องใช้เทคนิคทางการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนและการคำนวณที่ต้องใช้เวลานาน ซึ่งอาจทำให้การประมวลผลภาพช้าลง และถ้าไม่มีการจัดการทรัพยากรทางด้านคำนวณได้อย่างเหมาะสม อาจทำให้กระบวนการแบ่งส่วนภาพเป็นการเพิ่มความซับซ้อนให้กับระบบ
เพื่อให้เข้าใจและได้ลองใช้งาน Image Segmentation แบบง่าย ๆ เราสามารถใช้โค้ด Python ดังต่อไปนี้
import cv2
import numpy as np
# อ่านภาพ
image = cv2.imread('input_image.jpg')
# ทำการแปลงภาพเป็น grayscale
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# ใช้วิธี Otsu's thresholding เพื่อแบ่งส่วนภาพ
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# แสดงผลลัพธ์
cv2.imshow('Segmented Image', binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
ในตัวอย่างโค้ดข้างต้น เราใช้ OpenCV และ NumPy เพื่ออ่านภาพและทำการแบ่งส่วนภาพเป็นสีขาว และสีดำโดยใช้วิธี Otsu's thresholding ซึ่งเป็นเทคนิคที่นิยมใช้ในกระบวนการแบ่งส่วนภาพ
จากที่ได้เห็น Image Segmentation นั้นมีประโยชน์มากมายในโลกแห่งปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งสามารถนำไปใช้ในหลากหลายด้าน แม้ว่ามันจะมีข้อดีและข้อเสียบางอย่าง แต่ถ้านำมาใช้งานอย่างเหมาะสม Image Segmentation จะเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูงในการปรับปรุงภาพและการวิเคราะห์ข้อมูลภาพอย่างมีประสิทธิภาพอย่างแท้จริง
ดังนั้น ควรให้ความสำคัญกับการศึกษาและทดลองใช้งาน Image Segmentation เพื่อเข้าใจการทำงานของกระบวนการนี้อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
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