Trước đây, thị giác máy tính đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về học máy và hàng giờ lập trình phức tạp. Ngày nay, các công cụ thị giác máy tính không cần code đã phổ cập hóa trí tuệ nhân tạo thị giác, giúp bất kỳ ai cũng có thể tiếp cận, bất kể nền tảng kỹ thuật. Dù bạn đang xây dựng hệ thống phát hiện rỉ sét, đếm đối tượng trong hình ảnh hay tự động hóa quy trình kiểm tra thị giác, bạn đều không cần viết một dòng mã nào.
Cùng tìm hiểu các nền tảng thị giác máy tính không cần lập trình và ít lập trình mạnh mẽ nhất hiện nay, đồng thời phân tích thế mạnh của từng nền tảng, đối tượng phù hợp sử dụng và sự khác biệt giữa các nền tảng.
>>> Tìm hiểu thêm:
- Deep Learning là gì? Tổng quan về cách hoạt động và ứng dụng thực tế
- Mô hình ngôn ngữ thị giác là gì? Các mô hình phổ biến hiện nay
- Cách so sánh các mô hình thị giác máy tính một cách trực quan
- Hướng dẫn cách sử dụng Google AI Studio hiệu quả, nhanh chóng
Các công cụ thị giác máy tính không cần code tốt nhất hiện nay
1. Roboflow
Roboflow là một công cụ thị giác máy tính toàn diện được thiết kế cho các đội ngũ phát triển mô hình sẵn sàng đưa vào sản xuất. Nền tảng này tích hợp quản lý tập dữ liệu, gán nhãn, huấn luyện mô hình và triển khai trong một giao diện trực quan duy nhất. Từ việc gán nhãn hình ảnh thô cho đến triển khai mô hình trên thiết bị biên, Roboflow xử lý toàn bộ vòng đời của mô hình.
Phù hợp nhất cho: Các đội ngũ ở mọi quy mô phát triển ứng dụng thị giác tùy chỉnh, doanh nghiệp cần hạ tầng học máy (Machine Learning) có khả năng mở rộng, bất kỳ ai muốn một nền tảng toàn diện từ đầu đến cuối thực sự với khả năng hỗ trợ đa tác vụ.
Ưu điểm
- Quy trình làm việc hoàn chỉnh từ đầu đến cuối: gán nhãn, huấn luyện và triển khai mạnh mẽ (đám mây, thiết bị biên, tại chỗ)
- Gán nhãn hỗ trợ bởi AI với Auto Label và mô hình Segment Anything tích hợp
- Hỗ trợ hơn 10 tác vụ thị giác (phân loại, phát hiện, phân đoạn, phát hiện điểm chính, OCR – nhận dạng ký tự quang học)
- Tiền xử lý, tăng cường dữ liệu và kiểm tra chất lượng tập dữ liệu tích hợp sẵn
- Các quy trình làm việc được xây dựng sẵn kết hợp nhiều mô hình cho các quy trình phức tạp
- Triển khai thiết bị biên và tích hợp di động rất tốt (có bộ phát triển riêng cho iOS và Android)
- Hỗ trợ đầy đủ giao diện lập trình và bộ phát triển cho hầu hết các ngôn ngữ và nền tảng
Nhược điểm
- Độ khó khi học và làm quen cao hơn so với các công cụ chỉ tập trung vào một tác vụ đơn lẻ
- Cần sử dụng gói trả phí để mở khóa các tính năng nâng cao dành cho doanh nghiệp và giới hạn sử dụng cao hơn
>> Tham khảo thêm:
- Các mô hình phát hiện đối tượng trên iOS tốt nhất hiện nay
- Computer Vision Software: Các phần mềm thị giác máy tính miễn phí
2. Google Vertex AI Vision
Google AutoML Vision đã được tích hợp hoàn toàn vào nền tảng Vertex AI của Google Cloud. Đây là dịch vụ học máy được quản lý bởi Google dành cho các mô hình thị giác tùy chỉnh. Nền tảng này được lưu trữ hoàn toàn trên Google Cloud và xử lý các tác vụ thị giác thông qua giao diện web đơn giản. Google chịu trách nhiệm quản lý hạ tầng và tài nguyên tính toán, khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho các doanh nghiệp đã sử dụng hệ sinh thái Google Cloud.
Phù hợp nhất cho: Doanh nghiệp lớn, các nhóm đã gắn bó với Google Cloud, các dự án yêu cầu hỗ trợ cấp doanh nghiệp và tích hợp chặt chẽ với các dịch vụ Vertex AI và Google Cloud, các dự án quy mô lớn với lượng dữ liệu cao.
Ưu điểm
- Không cần quản lý hạ tầng (dịch vụ được quản lý hoàn toàn)
- Xử lý hiệu quả các tập dữ liệu cực lớn ở quy mô cao
- Dịch vụ gán nhãn dữ liệu tích hợp với lực lượng lao động được quản lý
- Tự động tối ưu mô hình về độ chính xác và hiệu suất
- Tích hợp sâu với các dịch vụ giám sát, bảo mật và dữ liệu của Google Cloud
Nhược điểm
- Chi phí huấn luyện và suy luận cao hơn so với nhiều nền tảng khác
- Yêu cầu tài khoản Google Cloud và phương thức thanh toán
- Cần kết nối internet để huấn luyện và triển khai
- Có thể chậm hơn trong việc thử nghiệm nhanh do tập trung vào doanh nghiệp
>> Tìm hiểu thêm:
- Cloud là gì? Tìm hiểu về ý nghĩa và tác động của Cloud trong công nghệ thông tin
- Công ty thiết kế Website, App Mobile & phần mềm tại Việt Nam
3. Create ML
Create ML là công cụ học máy gốc của Apple dành cho macOS, iOS và các nền tảng Apple khác. Được tích hợp trực tiếp vào Xcode, công cụ này cho phép nhà phát triển huấn luyện mô hình ngay trên máy Mac và triển khai liền mạch lên iPhone, iPad và Apple Watch.
Phù hợp nhất cho: Nhà phát triển Apple, nhà phát triển ứng dụng iOS và macOS, các nhóm xây dựng tính năng học máy chạy trực tiếp trên thiết bị, ứng dụng chú trọng quyền riêng tư cần suy luận trên phần cứng Apple.
Ưu điểm
- Tích hợp sâu với Xcode và hệ sinh thái macOS
- Xử lý trên thiết bị (định dạng Core ML) nhanh chóng và tập trung vào bảo mật dữ liệu.
- Hỗ trợ nhiều tác vụ xử lý hình ảnh: phân loại, phát hiện đối tượng, chuyển đổi phong cách, phân loại hành động và phân đoạn (thông qua các mô hình khác nhau)
- Đào tạo nhanh với công nghệ gia tốc Apple Silicon (M1, M2, M3,..)
- Miễn phí (đi kèm với Xcode)
Nhược điểm
- Cần máy Mac và Xcode để huấn luyện mô hình
- Mô hình chỉ triển khai được trên thiết bị Apple
- Bị giới hạn trong các kiến trúc mô hình mà Apple hỗ trợ
- Yêu cầu hiểu biết về công cụ phát triển của Apple
>> Xem thêm:
- Object Detection là gì? Cách hoạt động & Ứng dụng của phát hiện đối tượng trong thực tế
- Xây dựng ứng dụng phát hiện đối tượng bằng Python chỉ trong vài phút với Roboflow
4. MediaPipe
MediaPipe, do Google phát triển, là một khung mã nguồn mở cung cấp các giải pháp sẵn sàng sử dụng cho các tác vụ thị giác máy tính theo thời gian thực. Thay vì huấn luyện từ đầu, bạn tích hợp các mô hình đã được tối ưu cho các tác vụ như theo dõi bàn tay, ước lượng tư thế, phát hiện khuôn mặt và phát hiện đối tượng. Đây là giải pháp ít lập trình, vì việc tích hợp thường vẫn cần viết mã.
Phù hợp nhất cho: Nhà phát triển cần giải pháp nhanh và hiệu suất cao, ứng dụng thời gian thực như video và thực tế tăng cường, theo dõi cử chỉ và tư thế, các dự án chỉ cần mô hình dựng sẵn, phát triển đa nền tảng.
Ưu điểm
- Miễn phí và mã nguồn mở
- Mô hình dựng sẵn, tối ưu, có thể dùng ngay
- Hiệu suất xuất sắc trên thiết bị di động và thiết bị biên
- Hỗ trợ một loạt các tác vụ được tối ưu hóa cho tương tác con người (tư thế, tay, khuôn mặt)
- Độ trễ thấp, thiết kế cho suy luận thời gian thực
Nhược điểm
- Cần viết mã để tích hợp, không hoàn toàn không cần lập trình
- Giới hạn ở các mô hình đã được xây dựng sẵn (đào tạo tùy chỉnh không phải là tính năng chính)
- Không phù hợp cho các lĩnh vực chuyên môn yêu cầu đào tạo tùy chỉnh
- Không có khả năng nhận dạng văn bản đầy đủ tích hợp sẵn
>> Tìm hiểu thêm:
- Mã nguồn mở là gì? TOP 15 nền tảng mã nguồn mở thiết kế web phổ biến nhất hiện nay
- 13 nền tảng chatbot mã nguồn mở tốt nhất
5. Intel Geti
Intel Geti là nền tảng thị giác máy tính toàn diện tập trung vào tốc độ, hiệu quả dữ liệu và khả năng cộng tác, đặc biệt cho các trường hợp sử dụng công nghiệp và doanh nghiệp. Nền tảng này cho phép xây dựng mô hình tùy chỉnh với rất ít dữ liệu nhờ học chủ động, gán nhãn thông minh và tối ưu mô hình tự động.
Phù hợp nhất cho: Các nhóm cộng tác trong dự án thị giác, ứng dụng công nghiệp như kiểm soát chất lượng sản xuất, các trường hợp cần huấn luyện với dữ liệu hạn chế, hệ thống tự động.
Ưu điểm
- Học chủ động giúp mô hình hướng dẫn quá trình gán nhãn, giảm công sức thủ công
- Yêu cầu lượng dữ liệu đào tạo tối thiểu (thường ít hơn 50 mẫu để bắt đầu)
- Gán nhãn thông minh giảm đáng kể khối lượng công việc
- Tính năng cộng tác nhóm tích hợp sẵn
- Tối ưu cho triển khai thiết bị biên với OpenVINO
- Hỗ trợ phát hiện đối tượng, phân loại và phân đoạn
Nhược điểm
- Tập trung chủ yếu vào thị trường doanh nghiệp/ công nghiệp (ít phù hợp với người dùng cá nhân hoặc làm thử nghiệm)
- Cần làm quen với quy trình riêng của nền tảng
- Không có gói miễn phí
>>> Xem thêm: Tạo web bán hàng bằng AI miễn phí, chuẩn SEO, hiệu quả nhất
>> Xem các video hướng dẫn về cách sử dụng Intel Geti tại đây.
6. OpenAI AgentKit
OpenAI AgentKit bao gồm công cụ xây dựng tác nhân, một nền tảng quy trình trực quan để tạo các AI Agent (tác nhân trí tuệ nhân tạo) nhiều bước. Mặc dù không huấn luyện mô hình phát hiện đối tượng như Roboflow, nền tảng này nổi bật ở việc sử dụng các mô hình đa phương thức mạnh mẽ để phân tích hình ảnh theo thời gian thực, đóng vai trò như một lớp điều phối kết hợp thị giác với ngôn ngữ, logic và hành động bên ngoài.
Phù hợp nhất cho: Nhà phát triển và doanh nghiệp xây dựng tác nhân đa phương thức, các quy trình tự động hóa phức tạp kết hợp phân tích hình ảnh với ngôn ngữ và các giao diện lập trình bên ngoài, các trường hợp cần kết hợp khả năng suy luận của mô hình ngôn ngữ lớn với phân tích hình ảnh.
Ưu điểm
- Thiết kế quy trình trực quan kéo thả (Agent Builder)
- Tích hợp mượt mà GPT-4o/GPT-5 Vision cho phân tích hình ảnh.
- Kết nối đầu ra hình ảnh của SConnects với các công cụ/API bên ngoài (ví dụ: đọc hình ảnh hóa đơn, sau đó đăng dữ liệu có cấu trúc lên cơ sở dữ liệu)
- Gồm các công cụ triển khai (ChatKit) và tính năng quản trị (Guardrails)
- Phù hợp cho các trường hợp sử dụng phân loại trực quan (ví dụ: nhân viên hỗ trợ nhìn thấy màn hình lỗi, phân tích nguyên nhân và sau đó tạo phiếu yêu cầu).
Nhược điểm
- Không hỗ trợ quản lý tập dữ liệu gốc hoặc đào tạo mô hình tùy chỉnh (phải sử dụng các API/công cụ bên ngoài)
- Khả năng nhận diện hình ảnh bị giới hạn trong phạm vi mà mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể giải thích (không bao gồm đào tạo chuyên sâu về phát hiện hoặc phân đoạn).
- Quá mức cần thiết cho các vấn đề thị giác đơn giản, chỉ thực hiện một tác vụ duy nhất (ví dụ: phân loại thuần túy)
- Yêu cầu mã nguồn hoặc một MCP tùy chỉnh (Manifests for Custom Plugins/Tools) để tích hợp các mô hình thị giác ngoại vi chuyên biệt cao
- Cần thời gian học và làm quen khi thiết kế nhiều bước và tạo công cụ
Cách hoạt động của OpenAI AgentKit
Trên giao diện trực quan của Agent Builder, bạn có thể định nghĩa quy trình làm việc của các tác nhân bắt đầu từ việc người dùng tải lên một hình ảnh. Một nút trong quy trình làm việc sử dụng khả năng nhận diện hình ảnh của mô hình để phân tích hình ảnh.
Ví dụ: “miêu tả trạng thái của máy móc” hoặc “trích xuất văn bản từ tài liệu này”. Agent sau đó sử dụng khả năng suy luận của mình để quyết định bước tiếp theo, chẳng hạn như chuyển mô tả đến quy trình có sự tham gia của con người để phê duyệt hoặc tự động gọi API bên ngoài để cập nhật số lượng hàng tồn kho.
>> Tìm hiểu thêm:
- Vision AI Agents là gì? Cách xây dựng Vision AI Agents với Roboflow
- Mẹo tạo prompt cho LLM trong thị giác máy tính để tăng độ chính xác
- Hướng dẫn triển khai AI trong ứng dụng di động đơn giản
Bảng so sánh tính năng của các công cụ
Dưới đây là bảng so sánh tính năng của các công cụ thị giác máy tính không cần code được đánh giá dựa trên các tiêu chí cụ thể:
Cách lựa chọn công cụ thị giác máy tính không cần code phù hợp
- Chọn Roboflow nếu: Bạn cần một nền tảng toàn diện từ đầu đến cuối, yêu cầu nhiều tác vụ xử lý hình ảnh (phát hiện, phân đoạn, OCR), muốn triển khai trên quy mô lớn hoặc cần các công cụ gán nhãn dữ liệu AI tốt nhất. Đây là lựa chọn linh hoạt nhất cho các hệ thống sản xuất.
- Chọn Google Vertex AI Vision nếu: Đội ngũ của bạn đã đầu tư sâu vào Google Cloud, có ngân sách lớn, cần hỗ trợ doanh nghiệp hoặc có bộ dữ liệu lớn (1.000+ hình ảnh).
- Chọn Create ML nếu: Bạn đang phát triển ứng dụng iOS/macOS và muốn mô hình chạy bản địa trên thiết bị Apple. Nó tích hợp mượt mà vào hệ sinh thái phát triển của Apple.
- Chọn MediaPipe nếu: Bạn cần các giải pháp sẵn có cho các tác vụ thời gian thực, tập trung vào con người (tư thế, tay, khuôn mặt) và thoải mái tích hợp khung công cụ low-code vào ứng dụng hiện có.
- Sử dụng Intel Geti nếu: Bạn hoạt động trong môi trường công nghiệp có dữ liệu đào tạo hạn chế, cần hỗ trợ học tập tích cực và chú thích cộng tác nâng cao.
- Sử dụng OpenAI AgentKit nếu: Bạn cần xây dựng một quy trình làm việc phức tạp, đa phương thức kết nối phân tích hình ảnh (thông qua LLM Vision hoặc công cụ bên ngoài) với logic kinh doanh, suy luận và hành động bên ngoài (ví dụ: tự động tạo phiếu yêu cầu sau khi nhân viên xác nhận lỗi sản xuất bằng mắt thường).
>>> Tìm hiểu thêm:
- Hướng dẫn tạo app bằng Low Code đơn giản, hiệu quả nhất
- Phrase Grounding là gì? Mô hình và cách hoạt động
- Phát hiện chuyển động bằng thị giác máy tính – Cách hoạt động và logic phát hiện
Kết luận
Các công cụ thị giác máy tính không cần code đang mở ra cơ hội ứng dụng AI cho cả cá nhân lẫn doanh nghiệp, từ thử nghiệm nhanh đến triển khai sản xuất quy mô lớn. Mỗi công cụ có thế mạnh riêng, phù hợp với từng bối cảnh sử dụng, ngân sách và mức độ kỹ thuật khác nhau. Việc lựa chọn đúng nền tảng sẽ giúp bạn rút ngắn thời gian triển khai, tối ưu chi phí và khai thác tối đa giá trị của thị giác máy tính trong thực tế.
>>> Nguồn tham khảo: Best No-Code Computer Vision Tools & Platforms
TOT là đơn vị tiên phong trong hành trình chuyển đổi số. Chúng tôi mang đến giải pháp thiết kế website, mobile app và viết phần mềm theo yêu cầu với dịch vụ linh hoạt, tối ưu theo đúng nhu cầu của doanh nghiệp.
Lấy cảm hứng từ triết lý “Công nghệ vì con người”, TOT giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn, nâng tầm trải nghiệm khách hàng và tạo dấu ấn bền vững cho thương hiệu.
Thông tin liên hệ TopOnTech (TOT):
📞 Hotline/WhatsApp/Zalo: 0906 712 137
✉️ Email: long.bui@toponseek.com🏢 Địa chỉ:31 Đường Hoàng Diệu, Phường Xóm Chiếu, TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam
