เริ่มต้นกับ Computer Vision – เมื่อ AI มองเห็นโลกแบบเรา
🔍 Computer Vision คืออะไร?
Computer Vision (CV) คือ สาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ทำให้ “คอมพิวเตอร์มองเห็น” และ เข้าใจภาพหรือวิดีโอ เหมือนที่มนุษย์เข้าใจ เช่น การรู้ว่าในภาพมีแมว, การแยกใบหน้าคน หรือการตรวจจับวัตถุในภาพ
🧠 เป้าหมายหลักของ Computer Vision
- การรู้จำ (Recognition): เช่น บอกได้ว่าในภาพมีอะไรอยู่ เช่น คน รถ แมว ฯลฯ
- การตรวจจับ (Detection): ระบุตำแหน่งของวัตถุในภาพ เช่น กรอบสี่เหลี่ยมรอบรถ
- การแบ่งแยกภาพ (Segmentation): แบ่งภาพออกเป็นส่วนต่าง ๆ เช่น บอกว่าส่วนไหนคือถนน ต้นไม้ หรือท้องฟ้า
- การติดตาม (Tracking): ติดตามการเคลื่อนไหวของวัตถุในวิดีโอ
- การวิเคราะห์ใบหน้า (Face Analysis): เช่น ตรวจจับใบหน้า หรือประเมินอารมณ์จากภาพ
⚙️ ตัวอย่างเทคโนโลยีที่ใช้
|
เทคโนโลยี |
ใช้ทำอะไร |
|
Convolutional Neural Networks (CNN) |
ใช้บ่อยที่สุดในการประมวลผลภาพ |
|
OpenCV |
ไลบรารีโอเพนซอร์สที่ใช้จัดการภาพและวิดีโอ |
|
YOLO, SSD |
อัลกอริธึมตรวจจับวัตถุ |
|
ResNet, VGG |
โมเดลรู้จำภาพยอดนิยม |
|
Transformers (ใน Vision) |
ใช้กับภาพเพื่อเข้าใจแบบบริบท (เช่น ViT) |
🛠 ตัวอย่างการใช้งานในชีวิตจริง
- 📱 Face ID ในมือถือ
- 🚗 รถยนต์ไร้คนขับ (ตรวจจับถนน, คนเดินถนน ฯลฯ)
- 🏭 หุ่นยนต์ในสายการผลิต (ตรวจสอบคุณภาพสินค้า)
- 📸 แอปแต่งภาพอัตโนมัติ / ฟิลเตอร์หน้า
- 🧑⚕️ วินิจฉัยภาพเอกซเรย์ในทางการแพทย์
🧪 การเริ่มต้นเรียนรู้ Computer Vision
ถ้าคุณสนใจเริ่มต้นศึกษา Computer Vision ควรเริ่มจาก
- เรียนพื้นฐาน Python และ NumPy
- ลองใช้ OpenCV อ่านและประมวลผลภาพ
- ศึกษา CNN และการใช้ TensorFlow หรือ PyTorch
- ฝึกโปรเจกต์เล็ก ๆ เช่น ตรวจจับใบหน้า, นับจำนวนวัตถุ, หรือรู้จำตัวเลขจากภาพ (เช่น MNIST)
สนใจเรียนรู้ Python เพื่อเป็นพื้นฐานในการต่อยอดไปสู่ Computer Vision สามารถลงทะเบียนได้ที่
