ในโลกที่เต็มไปด้วยเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การพัฒนาแอปพลิเคชันที่ใช้เทคโนโลยีเสมือนจริง (AR) และเสมือนจริงเสมือนเสมือน (VR) เป็นเรื่องที่ท้าทาย ซึ่งต้องการการเชื่อมต่อระหว่างฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่ทันสมัยเพื่อให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ที่ยอดเยื่ยมและไม่มีสะดุด ด้วยการเปิดโอกาสให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์ได้มีโอกาสนำเทคโนโลยี AR และ VR มาใช้ในงานของตนเอง MediaPipe ก็เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่สามารถมอบประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมให้แก่ผู้ใช้งาน
MediaPipe เป็นชุดเครื่องมือสำหรับการประมวลผลวิดีโอและเสียงที่พัฒนาโดย Google ซึ่งเปิดบริการให้นักพัฒนาได้ใช้งานกันอย่างแพร่หลาย โดย MediaPipe มาพร้อมกับความสามารถในการตรวจจับการกระทำ การติดตามวัตถุ การวัดระยะห่าง การปรับปรุงคุณภาพรูปภาพ และอื่น ๆ อีกมากมาย ทั้งในแง่ของการประมวลผลแบบเรียลไทม์และการประมวลผลแบบออฟไลน์ แต่ทว่า MediaPipe ไม่ได้อยู่เฉพาะเจาะจงในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AR และ VR เท่านั้น แต่ยังสามารถนำมาใช้งานได้กับหลายภารกิจในวงการเทคโนโลยีของเรา
หนึ่งในความสามารถที่ทำให้ MediaPipe เป็นเครื่องมือที่น่าสนใจสำหรับนักพัฒนาแอปพลิเคชัน AR และ VR คือ ความสามารถในการติดตามและจำแนกวัตถุ (object detection and tracking) ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่เป็นพื้นฐานของการสร้างประสบการณ์ AR หรือ VR ที่มีความสมจริงสูง โดย MediaPipe มีโมดูลที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถติดตามและจำแนกวัตถุได้อย่างแม่นยำ นอกจากนี้ การที่ MediaPipe เป็นโมดูลที่ใช้งานได้โดยทั่วไป ทำให้นักพัฒนาสามารถนำมาใช้กับหลายแพลตฟอร์มได้ ไม่ว่าจะเป็นบนเดสก์ท็อป โทรศัพท์ หรือแม้กระทั่งบนอุปกรณ์เชิงมุม
นอกจากการติดตามและจำแนกวัตถุแล้ว MediaPipe ยังมีความสามารถในการหาจุดสำคัญบนใบหน้า (facial landmarks detection) ซึ่งเป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันที่มีการปรับปรุงใบหน้าอย่างละเอียด เช่น การนำระบบ AR มาปรับปรุงภาพของใบหน้า หรือแม้กระทั่งการใช้ในงานด้านการตรวจวัดช่วงอายุของบุคคล นอกจากนี้ยังมีทั้งการตรวจจับและติดตามแรงงาน ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ใช้เทคโนโลยี AR หรือ VR เพื่อใช้งานในอุตสาหกรรมหรืองานด้านมนุษย์
เมื่อพูดถึงประสิทธิภาพ MediaPipe ก็ยังคงไว้ใจได้ไม่น้อย เนื่องจากการใช้งานได้ง่าย และยังถูกพัฒนาขึ้นโดยทีมงานที่มีความเชี่ยวชาญอย่างสูง ทำให้มีความเสถียรและนักพัฒนาสามารถเข้าถึงเอกสารการใช้งาน (documentation) ที่ครอบคลุมอย่างครบถ้วน ทำให้สามารถพัฒนาแอปพลิเคชันที่มีประสิทธิภาพได้อย่างรวดเร็วและมีคุณภาพ
อย่างไรก็ตาม ไม่มีทุกสิ่งทุกอย่างที่มีดีและเยี่ยมตามด้วยเสมอไป การใช้งาน MediaPipe ก็ยังมีจำกัดของมันเอง โดยเฉพาะในเรื่องของประสิทธิภาพที่ถูกจำกัดในบางเครื่องมือ รวมถึงความสามารถในการทำงานแบบเรียลไทม์ที่ยังคงมีข้อจำกัดบางอย่าง ซึ่งทำให้การพัฒนาแอปพลิเคชันที่มีความซับซ้อนและมีความต้องการในเรื่องของประสิทธิภาพที่สูงอาจมีความท้าทายในการใช้งาน MediaPipe
เมื่อถึงขั้นตอนสุดท้าย การพิจารณาว่าควรใช้ MediaPipe ในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AR และ VR จำเป็นต้องพิจารณาว่างานที่ต้องการทำนั้นมีความซับซ้อนแค่ไหน และวัตถุประสงค์ของการพัฒนานั้นเป็นอย่างไร หากงานที่ต้องการทำมีความซับซ้อนที่ไม่มาก และต้องการให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ที่มีความสมจริงอย่างดี การใช้ MediaPipe อาจจะเป็นทางเลือกที่ดี เนื่องจากมีความสามารถในการทำงานที่ดีและมีความสามารถในการใช้งานที่สูง แต่หากงานที่ต้องการทำมีความซับซ้อนที่สูงมาก และต้องการให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ที่มีความสมจริงสูงจริง การเลือกใช้ MediaPipe ก็อาจจะทำให้งานนั้นมีความซับซ้อนมากขึ้นโดยไม่จำเป็นในบางกรณี
ในแง่ของการนำ MediaPipe มาใช้งานเพื่อการพัฒนาแอปพลิเคชัน AR และ VR นั้นนอกจากจะเป็นเพียงวิธีในการใช้งานเทคโนโลยีที่ทันสมัยแล้วแล้วแต่ยังทำให้นักพัฒนาสามารถพัฒนาแอปพลิเคชันได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีคุณภาพ แต่ก็ยังทำให้นักพัฒนาสามารถลงมือทำงานได้อย่างรวดเร็ว และมีความยืดหยุ่นในการนำมาใช้งานในหลายแพลตฟอร์ม ดังนั้นการนำ MediaPipe มาใช้งานนั้นก็สามารถพัฒนาแอปพลิเคชัน AR และ VR ให้มีคุณภาพและประสิทธิภาพได้อย่างดีอย่างยิ่ง
import mediapipe as mp
import cv2
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_holistic = mp.solutions.holistic
cap = cv2.VideoCapture(0)
with mp_holistic.Holistic(
min_detection_confidence=0.5,
min_tracking_confidence=0.5) as holistic:
while cap.isOpened():
success, image = cap.read()
if not success:
print("Ignoring empty camera frame.")
continue
image = cv2.cvtColor(cv2.flip(image, 1), cv2.COLOR_BGR2RGB)
image.flags.writeable = False
results = holistic.process(image)
image.flags.writeable = True
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
mp_drawing.draw_landmarks(
image, results.face_landmarks, mp_holistic.FACE_CONNECTIONS)
mp_drawing.draw_landmarks(
image, results.pose_landmarks, mp_holistic.POSE_CONNECTIONS)
mp_drawing.draw_landmarks(
image, results.left_hand_landmarks, mp_holistic.HAND_CONNECTIONS)
mp_drawing.draw_landmarks(
image, results.right_hand_landmarks, mp_holistic.HAND_CONNECTIONS)
if results.pose_landmarks:
print(
f'Nose coordinates: ('
f'{results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.NOSE].x * image_width}, '
f'{results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.NOSE].y * image_height})'
)
cv2.imshow('MediaPipe Holistic', image)
if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27:
break
cap.release()
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