หลักสูตร Computer Vision

เรียนตามลำดับจากง่ายไปยาก แต่ละบทมีคำอธิบาย ลิงก์ตัวอย่างโค้ดบน GitHub และปุ่มเปิด Notebook บน Google Colab

1. 1
   รู้จัก Computer Vision บทนำและภาพรวมของ Computer Vision
2. 2
   พื้นฐานภาพดิจิทัล พิกเซล แชนแนลสี และการอ่านภาพด้วยโค้ด
3. 3
   Image Filters Blur, edge detection, grayscale, sepia และการปรับสี
4. 4
   การตรวจจับวัตถุ Feature detection, edge, และการหา contour
5. 5
   Deep Learning สำหรับภาพ CNN และโมเดลสมัยใหม่สำหรับภาพ
6. 6
   Pose Estimation และ AR Filters MediaPipe Pose, Face Mesh และการสร้าง AR filters
7. 7
   Image Segmentation Semantic/Instance segmentation, DeepLab, U-Net และการตัดพื้นหลัง
8. 8
   โปรเจกต์จบหลักสูตร รวม techniques, Deploy ด้วย Gradio/Streamlit และ Hugging Face Spaces