From pixel to perception: Computer Vision และอัลกอริธึมพื้นฐานที่ควรรู้

สำหรับผู้เริ่มต้นในสาย Computer Vision การเข้าใจ Algorithm พื้นฐาน จะช่วยให้เราต่อยอดไปสู่การใช้ Deep Learning หรือ AI ได้ง่ายขึ้น โดยแบ่งเป็น 2 กลุ่มใหญ่ คือ

🧱 1. Classical Computer Vision Algorithms (ไม่ใช้ Deep Learning)

1.1 Edge Detection

ใช้หาขอบของวัตถุในภาพ

• Sobel Filter – หาขอบแนวนอน/แนวตั้ง
• Canny Edge Detector – หาขอบภาพได้ชัดเจนและแม่นยำ

1.2 Thresholding

เปลี่ยนภาพเป็นขาวดำ (binary) เช่น เพื่อตรวจจับวัตถุในภาพง่ายขึ้น

• Global Thresholding – ใช้ค่าคงที่ตัดภาพ
• Adaptive Thresholding – คำนวณค่า threshold เฉพาะจุด

1.3 Contour Detection

ใช้หาขอบเขตของวัตถุ เช่น ตรวจวัตถุในภาพขาวดำ

• cv2.findContours() ใน OpenCV

1.4 Template Matching

หาวัตถุจากรูปแบบที่รู้จัก เช่น หาป้ายหยุดในภาพ

• เปรียบเทียบ pattern กับตำแหน่งต่าง ๆ ในภาพ

1.5 Optical Flow

ใช้ติดตามการเคลื่อนไหวของวัตถุในวิดีโอ

• เช่น Lucas-Kanade Method, Farneback

🧠 2. Deep Learning-Based Algorithms (CNN-based)

เมื่อเข้าใจพื้นฐานแล้ว เราสามารถต่อยอดไปยัง Deep Learning ได้ เช่น

2.1 Image Classification

ทำนายประเภทของภาพ เช่น ภาพนี้คือหมาหรือแมว?

• โมเดลยอดนิยม: LeNet, AlexNet, ResNet

2.2 Object Detection

ตรวจจับวัตถุ เช่น รถ คน สุนัข

• YOLO (You Only Look Once)
• SSD (Single Shot Detector)
• Faster R-CNN

2.3 Image Segmentation

แบ่งภาพเป็นส่วน ๆ เช่น พื้นหลัง / วัตถุ

• Semantic Segmentation: ใช้โมเดลอย่าง U-Net, DeepLab

2.4 Face Detection / Recognition

• ใช้ HAAR Cascades (พื้นฐาน)
• หรือ FaceNet, Dlib, MTCNN (AI-based)

🛠 แนะนำเครื่องมือ (Tools)

• OpenCV – สำหรับงาน Classical CV
• TensorFlow / PyTorch – สำหรับ Deep Learning
• MediaPipe – สำหรับ Face/Hand/Body detection

🎯 เริ่มจากอะไรดี?

การเริ่มต้นเรียนรู้ สามารถทำได้ดังนี้

1. ลองใช้ OpenCV อ่านและประมวลผลภาพพื้นฐาน
2. ทดลอง edge detection, thresholding, contour
3. ต่อด้วยการใช้ CNN แบบง่าย ๆ บนชุดข้อมูล MNIST, CIFAR-10
4. ค่อยไปสู่ YOLO, U-Net, หรือ ResNet

สนใจเรียนรู้พื้นฐาน Python เพื่อต่อยอดงานด้าน Computer Vision ลงทะเบียนได้ที่ ->

Data Analysis with Python การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจโดยใช้ Python | คอร์สออนไลน์ | SkillLane

เรียนรู้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูล ทำความสะอาด วิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ แสดงผลด้วยภาพ เพื่อต่อยอดสู่การสร้าง Predictive Model โดยใช้ Machine Learning หรือ AI ได้

SkillLane