{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## การตรวจจับการเคลื่อนไหวของฝ่ามือด้วย Optical Flow\n",
    "\n",
    "แลปนี้เป็นส่วนหนึ่งของ [AI for Beginners Curriculum](http://aka.ms/ai-beginners)\n",
    "\n",
    "ลองพิจารณา [วิดีโอนี้](../../../../../../lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/palm-movement.mp4) ซึ่งในวิดีโอนั้นฝ่ามือของคนเคลื่อนที่ไปทางซ้าย/ขวา/ขึ้น/ลง บนพื้นหลังที่นิ่ง\n",
    "\n",
    "**เป้าหมายของคุณ** คือการใช้ Optical Flow เพื่อตรวจสอบว่าส่วนใดของวิดีโอที่มีการเคลื่อนไหวขึ้น/ลง/ซ้าย/ขวา\n",
    "\n",
    "เริ่มต้นด้วยการดึงเฟรมของวิดีโอตามที่อธิบายไว้ในบทเรียน:\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Code here"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "ตอนนี้คำนวณเฟรมการไหลเชิงแสงแบบหนาแน่นตามที่อธิบายไว้ในบรรยาย และแปลงการไหลเชิงแสงแบบหนาแน่นเป็นพิกัดเชิงขั้ว:\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Code here"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "สร้างฮิสโตแกรมของทิศทางสำหรับแต่ละเฟรมของ optical flow ฮิสโตแกรมจะแสดงจำนวนเวกเตอร์ที่อยู่ในแต่ละช่วง และควรแยกทิศทางการเคลื่อนไหวที่แตกต่างกันบนเฟรมออกจากกัน\n",
    "\n",
    "> คุณอาจต้องการลบเวกเตอร์ทั้งหมดที่มีขนาดต่ำกว่าค่าที่กำหนดไว้ วิธีนี้จะช่วยกำจัดการเคลื่อนไหวเล็กๆ น้อยๆ ในวิดีโอ เช่น การเคลื่อนไหวของดวงตาและศีรษะ\n",
    "\n",
    "วาดกราฟฮิสโตแกรมสำหรับบางเฟรม\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Code here"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "การดูฮิสโตแกรม ควรจะค่อนข้างตรงไปตรงมาว่าจะกำหนดทิศทางการเคลื่อนไหวอย่างไร คุณต้องเลือกช่องที่สอดคล้องกับทิศทางขึ้น/ลง/ซ้าย/ขวา และที่อยู่เหนือเกณฑ์ที่กำหนด\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Code here"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "ขอแสดงความยินดี! หากคุณได้ทำทุกขั้นตอนข้างต้นเสร็จสิ้น คุณได้ทำแลปเสร็จเรียบร้อยแล้ว!\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "\n---\n\n**ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**:  \nเอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้อง แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่แม่นยำ เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ แนะนำให้ใช้บริการแปลภาษาจากผู้เชี่ยวชาญ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความที่ผิดพลาดซึ่งเกิดจากการใช้การแปลนี้\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "language_info": {
   "name": "python"
  },
  "orig_nbformat": 4,
  "coopTranslator": {
   "original_hash": "153d9e417e079bf62f8f693002d0deaf",
   "translation_date": "2025-08-29T09:59:46+00:00",
   "source_file": "lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/MovementDetection.ipynb",
   "language_code": "th"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}