เขียนแอพให้ AI อธิบายรูปเป็นภาษาคน

ลองส่งรูปให้ AI สาธยายดูดิ๊ว่ามันเห็นอะไรในรูป ใช้ได้ทุกภาษา

ในรอบนี้เราจะลองเขียนโค้ดส่งรูปให้ AI แล้วให้มันบอกเราเป็นภาษาคนดูซิว่ามันเห็นอะไรในรูปบ้าง? ซึ่งการที่จะทำแบบนี้ได้ผมจะใช้ AI สำเร็จรูปของ Microsoft Azure ที่ชื่อว่า Cognitive Services ครับ

แนะนำให้อ่าน บทความนี้เป็นหนึ่งในซีรี่ AI ดังนั้นถ้าเพื่อนสนใจของสนุกๆ เช่น Login ด้วยใบหน้า, ยืนยันตัวตนด้วยเสียง, แปลงภาพเป็นข้อความ, แยกแยะภาพต่างๆ และอื่นๆ สามารถดูเนื้อหาทั้งหมดได้จาก Side menu ในหมวดของ Cognitive Services ครับ ซึ่งถ้ามีบทความเกี่ยวกับ AI ก็จะมาลงในหมวดนี้เรื่อยๆ แต่ถ้าอยากรู้ว่า AI สำเร็จรูปตัวอื่นๆของ Microsoft Azure มีอะไรน่าเล่นบ้าง ไปอ่านกันได้จากลิงค์นี้เลยครัช 👶 Azure Cognitive Services เชื่อผมเต๊อะ AI ไม่ได้ยากแบบที่คิด

😗 ทำความเข้าใจกันก่อน

ตัวอย่างนี้ผมจะใช้ภาษา C# ด้วย .NET Core ดังนั้นใครที่จะทำตามด้วยภาษา C# ให้ลง Visual Studio Code และ .NET Core SDK ในลิงค์ด้านล่างด้วยถ้ายังไม่มี ส่วนคนที่ใช้ภาษาอื่นๆก็สามารถทำตามได้เหมือนกัน เพราะขั้นตอนทั้งหมดเราเรียกใช้ REST API เพียงอย่างเดียวเลยครับ

🤔 เริ่มยังไงดี ?

ก่อนที่จะเริ่มเขียนโค้ดผมอยากเคลียให้เข้าใจตรงกันก่อน ว่าในตัวอย่างนี้เราจะต้องทำอะไรกันบ้างตามนี้เลย

ขั้นตอนแรกเราต้องสร้าง Cognitive Services เสียก่อน เพื่อไปเอา Key กับ Endpoint มา เราถึงจะมีสิทธิ์ในการเรียกใช้ AI ต่อนั่นเอง
สร้าง C# โปรเจคขึ้นมา แล้ว setup project ให้พร้อมทำงานกับ REST API และ Json
ทำความรู้จักกับ API ที่เราจะเรียกใช้
เขียนโค้ดส่งรูปให้ AI เอาไปวิเคราะห์แล้วเอาผลลัพท์มาแสดงผลก็เป็นอันจบ

🔥 (1-2) สร้าง Cognitive Services และ Project C#

ขั้นตอนที่ 1 กับ 2 เป็นพื้นฐานในการทำ AI ของคอร์สนี้เลย ผมเลยแยกออกไปอีกลิงค์นึง ไม่งั้นทุกบทความผมจะต้องมาคอยนั่ง copy วางตลอดเวลา เลยขอรวมขั้นตอนที่ 1 กับ 2 ไว้ในลิงค์ด้านล่างนี้ครับง

การสร้าง Cognitive Services

🔥 (3) ทำความรู้จักกับ Analyze Image API กันก่อน

ในรอบนี้ตัว Cognitive Services API ที่เราจะทำการเรียกมีชื่อว่า Analyze Image ครับ ซึ่งเจ้า API ตัวนี้ดูรูปแล้วอธิบายออกมาว่ามีอะไรบ้างอยู่ในรูปแบบเป็นภาษาคนอ่านแล้วเข้าใจ โดยเจ้า API ตัวนี้มีหน้าตาแบบนี้ครับ

ดูรูปแล้วอธิบายออกมาเป็นภาษาคน

POST {endpoint}/vision/v2.1/analyze?visualFeatures=Description&language=en

ข้อจำกัดของ API 1.ไฟล์รุปจะต้องเป็น JPEG, PNG, GIF, BMP เท่านั้น 2.ขนาดไฟล์ต้องไม่เกิน 4MB 3.ขนาดรูปต้องใหญ่เกิน 50 x 50 px

Headers

Name	Type	Description
ocp-apim-subscription-key	string	Key ที่ได้จาก Cognitive Service
content-type	string	application/json

Name

Type

Description

ocp-apim-subscription-key

string

Key ที่ได้จาก Cognitive Service

content-type

string

application/json

Request Body

Name	Type	Description
url	string	Url ของรูป

Name

Type

Description

url

string

Url ของรูป

{
  "categories": [
    {
      "name": "abstract_",
      "score": 0.00390625
    },
    {
      "name": "people_",
      "score": 0.83984375,
      "detail": {
        "celebrities": [
          {
            "name": "Satya Nadella",
            "faceRectangle": {
              "left": 597,
              "top": 162,
              "width": 248,
              "height": 248
            },
            "confidence": 0.999028444
          }
        ],
        "landmarks":[
          {
            "name":"Forbidden City",
            "confidence": 0.9978346
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "adult": {
    "isAdultContent": false,
    "isRacyContent": false,
    "isGoryContent": false,
    "adultScore": 0.0934349000453949,
    "racyScore": 0.068613491952419281,
    "goreScore": 0.08928389008070282
  },
  "tags": [
    {
      "name": "person",
      "confidence": 0.98979085683822632
    },
    {
      "name": "man",
      "confidence": 0.94493889808654785
    },
    {
      "name": "outdoor",
      "confidence": 0.938492476940155
    },
    {
      "name": "window",
      "confidence": 0.89513939619064331
    }
  ],
  "description": {
    "tags": [
      "person",
      "man",
      "outdoor",
      "window",
      "glasses"
    ],
    "captions": [
      {
        "text": "Satya Nadella sitting on a bench",
        "confidence": 0.48293603002174407
      }
    ]
  },
  "requestId": "0dbec5ad-a3d3-4f7e-96b4-dfd57efe967d",
  "metadata": {
    "width": 1500,
    "height": 1000,
    "format": "Jpeg"
  },
  "faces": [
    {
      "age": 44,
      "gender": "Male",
      "faceRectangle": {
        "left": 593,
        "top": 160,
        "width": 250,
        "height": 250
      }
    }
  ],
  "color": {
    "dominantColorForeground": "Brown",
    "dominantColorBackground": "Brown",
    "dominantColors": [
      "Brown",
      "Black"
    ],
    "accentColor": "873B59",
    "isBWImg": false
  },
  "imageType": {
    "clipArtType": 0,
    "lineDrawingType": 0
  },
  "objects": [
    {
      "rectangle": {
        "x": 25,
        "y": 43,
        "w": 172,
        "h": 140
      },
      "object": "person",
      "confidence": 0.931
    }
  ]
}

ข้อแนะนำ สำหรับ API ตัวนี้จริงๆมันมี options ให้เลือกเล่นอีกเยอะเลย เช่นให้มันอธิบายมาเป็นภาษาอะไร รูปนี้เกี่ยวกับพวก adult content หรือเปล่า บลาๆ ซึ่งสามารถเข้าไปดูรายละเอียดทั้งหมดของเขาได้ที่ลิงค์นี้เลยครับ Microsoft Cognitive Services API - Analyze Image

🔥 (4) เขียนโค้ดส่งรูปให้ AI ดู

อะเช หลังจากที่เห็นตัวอย่าง API แล้ว ถัดไปเราก็จะเริ่มเขียนโค้ดเพื่อเรียกใช้ API ด้านบนกันเลย โดยผมจะใช้รูปนี้ส่งเข้าไป

ส่วนโค้ดที่ที่ใช้ก็จะเขียนภายใน method Main() ออกมาราวๆนี้

Program.cs

var analyzieImageRequest = CreateRestRequest("vision/v2.1/analyze?visualFeatures=Description&language=en", new
{
    url = "https://www.natures-images.co.uk/wp-content/uploads/2014/02/Brown-bear-2011-10-Paul-Hobson.jpg"
});
var analyzieImageResult = client.Execute(analyzieImageRequest, Method.POST);
if (analyzieImageResult.StatusCode == HttpStatusCode.OK)
{
    var captionsText = JObject.Parse(analyzieImageResult.Content)["description"]["captions"].ToString();
    var captions = JArray.Parse(captionsText).Select(it => it["text"]?.ToString()).Where(it => !string.IsNullOrWhiteSpace(it));
    foreach (var item in captions)
    {
        Console.WriteLine(item);
    }
}
else
{
    System.Console.WriteLine($"Error: {analyzieImageResult.Content}");
}

อธิบายโค้ด ในตัวอย่างผมก็จะทำการเรียก Cognitive Services API ออกไป แล้วพอได้รับผลลัพท์กลับมาก็ทำการแปลง Json ออกมาเป็นข้อความที่เขาส่งกลับมาแสดงผล

แล้วเราก็ลอง Run โปรแกรมโดยการกด CTRL + F5 หรือจะใช้คำสั่ง dotnet run ใน command prompt หรือ terminal ก็ได้ครับ แล้วเราก็จะเห็นผลลัพท์ตามนี้

a large brown bear walking across a grass covered field

แปลเป็นภาษาไทยง่ายได้ว่า

หมีสีน้ำตาลตัวใหญ่กำลังเดินข้ามทุ่งหญ้า

ฮัดช่าเสร็จเรียบร้อยแล้วครัช

ภาษาไทยทำไง ? ณ ตอนนี้เขียนบทความนี้ ตัว Analyze Image ของ Microsoft Azure ยังไม่รองรับภาษาไทยนะครับ ดังนั้นวิธีแก้ขัดชั่วคราวก็คือส่งข้อความภาษาอังกฤษนี่แหละไปให้ AI มันแปลกลับมาเป็นภาษาไทยต่ออีกที ส่วนถ้าถามว่ามีอะไรบ้างที่ AI ของ Microsoft ที่รองรับภาษาไทย สามารถเข้าไปดูได้จากลิงค์นี้เลยครับ Cognitive Services: Language support

🤔 ยาวจังของโค้ดทั้งหมดหน่อย

พอดีเนื้อหาค่อนข้างยาวดังนั้นผมขอยก source code ให้ไปดาวโหลดมาลองเล่นเลยดีกว่าครับ

🎯 บทสรุป

ในการทำงานกับ AI จริงๆไม่ใช่เรื่องยากเลยหัวใจหลักของมันจริงๆก็คือการเรียกใช้ REST API ให้ถูกตัวเท่านั้น ดังนั้นไม่ว่าเราจะเขียนภาษาไหนก็ตาม เราก็สามารถเรียกใช้ Cognitive Services API เพื่อทำของประมาณนี้ได้เลย

Cognitive Services API หากใครสนใจอยากดู API ทั้งหมดที่ Microsoft เตรียมไว้ให้เราเรียกใช้ AI สำเร็จรูป ก็สามารถเข้าไปดูได้จากลิงค์ด้านล่างนี้เลยครับ

Microsoft Cognitive Services API

Cognitive Services Library สำหรับคนที่ต้องการเขียนทำงานกับ Cognitive Services จริงๆไม่ต้องไปนั่งเขียนเชื่อม API ทีละตัวก็ได้นะ เพราะทาง Microsoft นั้นได้มี Library ให้เราสามารถเรียกใช้ได้เลยครับ เช่นในฝั่ง .NET ก็จะมีตัวนี้ Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision ที่สามารถติดตั้งแล้วใช้งานได้เลย

Previousเขียนแอพ ทายอายุ บอกเพศ ง่ายจิ๊ดเดียว NextMachine Learning Studio

Last updated 4 years ago