Review: บริการ AI for Thai มาทดสอบระบบการระบุตำแหน่งบุคคลในภาพ (Person Detection) ด้วย Python กัน

เรามาใช้ Services: AI for Thai ของ Nectec กันหน่อยทำงานร่วมกับ Python เพื่อตรวจหาตำแหน่งของบุคคลในภาพถ่ายด้วยระบบ Person Detection

หลายเดือนก่อนผมกับนักศึกษามีโอกาสไปช่วยงานโครงการแพลตฟอร์มบริการเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์
ภายใต้แนวคิด “AI สัญชาติไทย” เพื่อตอบโจทย์ความต้องการใช้งานในประเทศไทย ร่วมกับ Nectec ก็มีเอาแพลตฟอร์มมาเล่นบ้างช่วยปรับบ้างตามภาษา พอดีช่วงนี้ก็วิ่งเข้าไปช่วยงาน NECTEC อยู่เยอะพอประมาณ ก็เลยขอรีวิวทำ Tutorial ของเจ้า Services ของเค้าหน่อยอย่าง AI for Thai ประเดิมคือระบบ Person Detection ที่ตรวจจับว่า Person หรือบุคคลที่ปรากฏในภาพถ่ายนั้นอยู่ตำแหน่งไหนของรูปภาพ

ก่อนจะใช้งานจำเป็นต้องลงทะเบียนผู้ใช้งานผ่านเว็บไซต์ https://aiforthai.in.th/index.php#home 

เมื่อเข้าระบบเสร็จแล้วเราจะเห็นหน้า Dashboard ให้เราไปที่เมนู Developer

ส่วนที่เราจะใช้งานคือ Person & Activity นั่นเอง ไปดูที่: https://aiforthai.in.th/aiplatform/#/person

Document ของเค้าจะบอกเราชัดเจนอยู่แล้วว่าการใช้งานนั้นทำยังไง (หลักๆ ผมจะไปที่ Python ก่อน) ซึ่งเจ้า Person Detection นั้นคือ ระบบระบุตำแหน่งบุคคลในภาพ โดยอาจเป็นภาพของบุคคลเพียงคนเดียวหรือภาพของกลุ่มบุคคลก็ได้ ตัวอย่างก็ตามภาพข้างล่าง:

ระบบ Ai for Thai จะมี API Key ให้เรา Request Protocol เพื่อเรียกใช้งานซึ่งการ Response และ Request จะมี Policy ที่จำกัดอยู่ให้ศึกษาข้อมูลในเว็บไซต์ให้ดีก่อน

ส่วน Header / Parameter นั้นก็จะประกอบไปด้วย:

• src_img : ภาพที่จะใช้ค้นหาภาพบุคคลในรูปจะรองรับเฉพาะไฟล์สกุล Jpg, jpeg
• json_export : แสดงผลลัพธ์ในรูปแบบ JSON (true/false)
• img_export : URL สำหรับการดาวน์โหลดรูปภาพ (true/false)

งั้นเราลองเอาภาพตัวเองเช่นเดิมมาใช้ดู

ทำการสร้างไฟล์ humandetect_aiforthai.py ขึ้นมา หลังจากนั้นเอา Code ตัวอย่างขอเขามา run ดูเลย

import requests
 
url = "https://api.aiforthai.in.th/person/human_detect/"
 
files = {'src_img':open('banyapon.jpg', 'rb')}
 
data = {'json_export':'true','img_export':'true'}
 
headers = {
    'Apikey': "n0Ju2NMISMrBk9F1jCaNAPuZXdxWfVOi"
}
 
response = requests.post(url, files=files, headers=headers, data=data)
 
print(response.json())

ผลลัพธ์มันจะ Return มาดังนี้:

จะอยู่ในรูปแบบของ JSON Arrays ตามจำนวนคนที่พบในรูปภาพจะมีองค์ประกอบดังนี้

• • json_data : ข้อมูลในรูปแบบ JSON (ถ้าเลือก)
  •  object: person (ชนิดของ object)
  • x0: ตำแหน่งมุมซ้ายบนของกรอบสี่เหลี่ยมรอบตัวคน ในแนวแกน x
  • y0: ตำแหน่งมุมซ้ายบนของกรอบสี่เหลี่ยมรอบตัวคน ในแนวแกน y
  • x1: ตำแหน่งมุมขวาล่างของกรอบสี่เหลี่ยมรอบตัวคน ในแนวแกน x
  • y1: ตำแหน่งมุมขวาล่างของกรอบสี่เหลี่ยมรอบตัวคน ในแนวแกน y

ทดสอบดูสิ

โอเคมัน Return เป็น JSON มาให้ตามที่บอก ดังนั้นเราเอา matplotlib และ numpy มาช่วยตีตารางดีกว่า:

ประกาศตัวแปรเพิ่มคือ:

import numpy as np
import json
import matplotlib.pyplot as plot
import matplotlib.patches as patches

แทรกคำสั่งต่อไปนี้ในส่วนของการเรียก API จาก code ตัวอย่างของ NECTEC

from PIL import Image
images = np.array(Image.open('banyapon.jpg'), dtype=np.uint8)

แก้ไขส่วนของ response ดึงค่ามา แสดง print ให้เป็นดังนี้:

response = requests.post(url, files=files, headers=headers, data=data)
data = response.json()
for item in data['json_data']:
    _object = (item['object'])
    left = (item['x0'])
    top = (item['y0'])
    right = (item['x1'])
    bottom = (item['y1'])

    figure, get_axis = plot.subplots(1)
    get_axis.imshow(images)
    rect = patches.Rectangle((left, top), right, bottom, linewidth=1,edgecolor='g', facecolor='none')
    get_axis.add_patch(rect)
    plot.show()

ตัวอย่างคือผมเอา JSON Parser ไปสนเอาค่าตัวแปรพิกัดของคนค่า x0,y0,x1,y1 มาเพื่อทำการวาดตารางด้วย matplotlib ในคำสั่ง:

figure, get_axis = plot.subplots(1)
get_axis.imshow(images)
rect = patches.Rectangle((left, top), right, bottom, linewidth=1,edgecolor='g', facecolor='none')
get_axis.add_patch(rect)
plot.show()

Code ไฟล์ Python ของเราจะเป็นดังนี้ครับ:

import requests
import numpy as np
import json
import matplotlib.pyplot as plot
import matplotlib.patches as patches

from PIL import Image
url = "https://api.aiforthai.in.th/person/human_detect/"
images = np.array(Image.open('banyapon.jpg'), dtype=np.uint8)
files = {'src_img': open('banyapon.jpg', 'rb')}

data = {'json_export': 'true', 'img_export': 'true'}

headers = {
    'Apikey': "<<ไป Copy มาเองนะ>>"
}

response = requests.post(url, files=files, headers=headers, data=data)
data = response.json()
for item in data['json_data']:
    _object = (item['object'])
    left = (item['x0'])
    top = (item['y0'])
    right = (item['x1'])
    bottom = (item['y1'])

    figure, get_axis = plot.subplots(1)
    get_axis.imshow(images)
    rect = patches.Rectangle((left, top), right, bottom, linewidth=1,edgecolor='g', facecolor='none')
    get_axis.add_patch(rect)
    plot.show()

ทดสอบ Run ผ่าน Visual Studio Code ดูจะได้ผลลัพธ์ดังนี้:

ทดสอบจำนวนคนหลายๆ คนมันจะ วนลูป Detect ทีละคนนะ ขี้เกียจแก้ Code ดังนั้นก็ทดสอบกันดู

จะเห็นว่า Ai for Thai จะมีเรื่องเด่นอยู่คือ มันเร็ว แต่ส่วนของ Person Detection นั้นยังต้องหา อัลกอริทึมไปคำนวณประมวลผลให้เสถียรอีกนิด (ผิดเอง) แต่ถามว่าใช้ง่ายไหม ง่ายมากครับ แนะนำให้ลองไปใช้งานกันดู AI สำหรับคนไทย