โปรเจกต์นี้พัฒนาด้วย Streamlit เพื่อตอบโจทย์การสร้าง Rapid Prototype ด้าน AI/Computer Vision

• เปิด/ปิดกล้องผ่านเบราว์เซอร์ (WebRTC) พร้อมปุ่ม Capture / Re-capture / Reset
• รองรับการใช้งานภาพจาก Webcam / Upload / URL / Sample image
• Image Processing อย่างง่าย:
  • Grayscale (Plain + CLAHE Enhancement)
  • Gaussian Blur
  • Canny Edge Detection
  • Brightness/Contrast Adjustment
• ปรับ Parameter ได้ผ่าน GUI เช่น kernel size, threshold, brightness/contrast
• แสดงผล Before → After เทียบกันแบบ side-by-side
• แสดง Histogram ของภาพที่ประมวลผลแล้วแบบอัตโนมัติ

1. Clone repo นี้

   git clone https://github.com/xooooiz7/streamlit-image-lab.git
   cd streamlit-image-lab

2. สร้าง virtual environment

   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate   # macOS / Linux
   venv\Scripts\activate      # Windows

3. ติดตั้ง dependency

   pip install -r requirements.txt

4. รันแอป

   streamlit run app.py
   

Input สำหรับเลือก Source ของรูปภาพ (Webcam / Upload / URL / Sample)
พร้อมปุ่มควบคุมกล้อง เช่น เปิด–ปิด, Reset stream, Clear capture

ตัวอย่างการเปิด Webcam และแสดงผลภาพสดจากกล้องในแอป พร้อมปุ่ม Capture / Re-capture เพื่อเก็บภาพใช้งานต่อ

ตัวอย่าง Image Processing แบบ Grayscale พร้อมใช้เทคนิค CLAHE เพื่อเพิ่ม contrast ให้เห็นรายละเอีย��ชัดเจน
ภาพแสดง Before (Gray base) เทียบกับ After (CLAHE Enhanced)

ตัวอย่างการใช้ Canny Edge Detection ตรวจจับเส้นขอบของวัตถุ
ด้านซ้ายเป็นภาพต้นฉบับ, ด้านขวาเป็นผลลัพธ์เส้นขอบหลังประมวลผล

ตัวอย่าง Histogram ของภาพที่ประมวลผลแล้ว
แสดงการกระจายของค่า pixel intensity เพื่อใช้วิเคราะห์คุณสมบัติของรูป