Thresholding Citra


Citra digital merupakan representasi dari fungsi intensitas cahaya dalam bidang dua dimensi. Berdasarkan jenis warnanya, citra dapat dikelompokkan menjadi tiga jenis yaitu citra RGB, citra grayscale, dan citra biner.

Citra RGB

Citra Grayscale

Citra Biner

lena lena_gray lena_bw

Citra RGB merupakan citra yang tersusun oleh tiga kanal warna yaitu kanal merah, kanal hijau, dan kanal biru. Pada citra RGB 24-bit, masing-masing kanal warna memiliki nilai intensitas piksel dengan kedalaman bit sebesar 8-bit yang artinya memiliki variasi warna sebanyak 2^8 = 256 derajat warna (0 s.d 255). Setiap piksel pada citra RGB memiliki nilai intensitas yang merupakan kombinasi dari nilai R, G, dan B. Variasi warna pada setiap piksel pada citra RGB adalah sebanyak 256 x 256 x 256 = 16.777.216.

-read more->

Pengolahan Citra untuk Ekstraksi Ciri Objek


Ekstraksi ciri citra merupakan tahapan mengekstrak ciri atau informasi yang dimiliki oleh suatu objek dalam citra. Ciri atau informasi tersebut dapat digunakan untuk membedakan antara objek yang satu dengan objek lainnya.

Ekstraksi ciri citra merupakan tahapan yang sangat penting dalam sebuah sistem visi komputer. Tahapan ini menentukan baik tidaknya tingkat pengenalan objek yang dilakukan oleh komputer.

Dalam pemilihan ciri hendaknya memperhatikan hal-hal sebagai berikut:

  1. Secara visual, ciri apakah yang membedakan antara objek satu dengan lainnya. Apakah bentuknya, warnanya, teksturnya, ukurannya, atau geometrinya.
  2. Parameter apakah yang mewakili ciri tersebut. Misalnya secara visual antara objek satu dengan lainnya tampak berbeda ukurannya, maka parameter yang dapat digunakan untuk mengenali objek adalah luas.
  3. Menentukan jumlah parameter yang akan digunakan. Semakin banyak parameter pada umumnya tingkat pengenalan semakin baik. Namun harus dipastikan bahwa parameter-parameter yang digunakan benar-benar dapat membedakan antar objek.

Ciri yang diekstrak dalam tahapan ekstraksi ciri kemudian digunakan sebagai masukan dalam tahapan klasifikasi objek. Tahapan klasifikasi dapat menggunakan berbagai jenis algoritma ataupun dapat juga menggunakan aturan if else sederhana.

Berikut ini merupakan contoh pemrograman komputer menggunakan bahasa pemrograman MATLAB untuk melakukan ekstraksi ciri objek dalam citra digital. Citra yang digunakan adalah citra sand play set.jpg yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini:

sand play set.jpg

-read more->

Segmentasi Citra Grayscale dengan Metode K-Means Clustering


K-means clustering merupakan salah satu algoritma yang dapat mempartisi data menjadi beberapa region kluster. Proses partisi data didasarkan pada jarak terdekat antara data dengan centroid masing-masing kluster. Berikut ini merupakan salah satu contoh pemrograman matlab mengenai segmentasi citra grayscale dengan metode k-means clustering. Citra yang digunakan adalah citra cat.jpg di mana objek yang ingin disegmentasi adalah berupa hewan kucing, sedangkan background adalah berupa rumput.

Langkah-langkah segmentasi citra adalah sebagai berikut:
1. Membaca citra rgb asli

-read more->

Pengolahan Video untuk Mendeteksi Warna


Deteksi warna dapat dilakukan dengan cara melakukan transformasi ruang warna citra. Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab mengenai deteksi warna merah pada ruang warna HSV yang terdiri dari Hue (H), Saturation (S), dan Value (V). Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Membaca video asli
2. Mengekstrak setiap frame pada video asli
3. Melakukan transformasi ruang warna yang semula berada pada ruang warna RGB menjadi ruang warna HSV
4. Melakukan segmentasi warna merah pada ruang warna HSV berdasarkan nilai H (0.8 s.d 1), S (0.5 s.d 1) dan V (0.1 s.d 1)
5. Menjalankan seluruh frame hasil pengolahan secara sekuensial dalam bentuk video

Pada contoh ini digunakan video dengan spesifikasi:

Property Nilai
Title August Rush 2007.mp4
Durasi 5 detik
Panjang frame 640
Lebar frame 480
Frame rate 23 frame/ detik
Jumlah frame 119

Tampilan video yang digunakan yaitu

-read more->

Pengolahan Video untuk Mendeteksi Warna Kulit


Deteksi warna kulit dapat dilakukan dengan cara melakukan transformasi ruang warna citra. Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab mengenai deteksi warna kulit pada ruang warna YCbCr yang terdiri dari luminance (Y) dan chrominance (Cb dan Cr). Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Membaca video asli
2. Mengekstrak setiap frame pada video asli
3. Melakukan transformasi ruang warna citra yang semula berada pada ruang warna RGB menjadi ruang warna YCbCr
4. Melakukan segmentasi warna kulit pada ruang warna YCbCr berdasarkan nilai Y (20 s.d 60), Cb (117 s.d 127) dan Cr (133 s.d 153)
5. Menjalankan seluruh frame hasil pengolahan secara sekuensial dalam bentuk video

Pada contoh ini digunakan video dengan spesifikasi:

Property Nilai
Title Maze Runner The Scorch Trials 2015.mp4
Durasi 10 detik
Panjang frame 640
Lebar frame 480
Frame rate 23 frame/ detik
Jumlah frame 246

Tampilan video yang digunakan yaitu

-read more->

Pembuatan Database Mahasiswa menggunakan MATLAB


Berikut ini merupakan contoh pemrograman GUI Matlab R2015b untuk pembuatan database mahasiswa. Sistem yang dirancang meliputi Form Registrasi Mahasiswa, Form Status Mahasiswa, dan Form Database Mahasiswa. Data mahasiswa disimpan dalam bentuk tabel dengan ekstensi .mat.

Langkah-langkah registrasi dan visualisasi database mahasiswa adalah sebagai berikut:
1. Membuka tampilan menu awal
Pada menu ini terdapat beberapa tombol untuk menuju ke sub menu lain di antaranya adalah Form Registrasi, Form Status, Form Database, dan Sub menu keluar

-read more->

Pembuatan Database menggunakan Matlab dan Ms. Excel


Dalam pembuatan basis data (database), Matlab dapat diintegrasikan dengan beberapa software lain contohnya adalah Microsoft Office Excel 2007. Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab untuk membuat database mahasiswa menggunakan GUI Matlab R2015b.

Sistem basis data yang dirancang terdiri dari 4 buah tampilan GUI yaitu:
1. Tampilan menu Utama (Home)
Pada menu ini disajikan 4 buah tombol untuk masuk ke dalam tampilan submenu yang lain. Submenu yang lain antara lain yaitu Menu Registrasi Mahasiswa, Menu Status Mahasiswa, Menu Database Mahasiswa, dan Menu Keluar.

-read more->

Segmentasi Warna Citra Digital


Segmentasi citra merupakan suatu proses yang bertujuan untuk memisahkan antara region foreground dengan region background. Pemisahan tersebut didasarkan pada perbedaan karakteristik masing-masing region yang mencolok.

Pada contoh pemrograman ini, dilakukan segmentasi citra berdasarkan pada perbedaan warna antara foreground dengan background. Dalam citra digital, warna yang merupakan spektrum cahaya tampak (merah, jingga, kuning, hijau, biru, ungu) direpresentasikan oleh nilai Hue. Oleh sebab itu, proses segmentasi citra pada pemrograman ini dilakukan pada ruang warna HSV (Hue, Saturation, Value).

Langkah-langkah pemrograman matlab untuk melakukan segmentasi warna adalah sebagai berikut:
1. Membaca dan menampilkan citra asli. Citra yang digunakan adalah citra bird.jpg di mana foreground atau objek yang dimaksud adalah berupa burung.

clc; clear; close all; warning off all;

% Membaca citra asli
RGB = imread('bird.jpg');
figure, imshow(RGB);

diperoleh tampilan

-read more->

Segmentasi Pola Tekstur menggunakan Filter Gabor


Kemampuan sistem visual manusia dalam membedakan pola tekstur didasarkan pada kapabilitas dalam mengidentifikasikan berbagai frekuensi dan orientasi spasial dari tekstur yang diamati.

Filter Gabor merupakan salah satu filter yang mampu mensimulasikan karakteristik sistem visual manusia dalam mengisolasi frekuensi dan orientasi tertentu dari citra.

Karakteristik ini membuat filter Gabor sesuai untuk aplikasi pengenalan tekstur dalam bidang computer vision.

Berikut ini merupakan pemrograman matlab untuk melakukan segmentasi pola tekstur dari suatu citra menggunakan filter Gabor. Koding dapat dijalankan minimal menggunakan Matlab R2015b.

Langkah-langkah pemrogramannya yaitu:
1. Membaca dan menampilkan citra asli

clc;clear;close all;

% Read the image
I = imread('metal texture.jpg');
figure,imshow(I);
title('Original Image');

sehingga diperoleh tampilan

-read more->

Segmentasi Warna menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means Clustering


Fuzzy c-means clustering merupakan algoritma klustering yang mempartisi data berdasarkan pada jarak antara data masukan dengan pusat kluster terdekat. Sama seperti pada algoritma k-means clustering, pusat cluster selalu diupdate berulang-ulang hingga dihasilkan pembagian kluster yang optimal. Pada algoritma ini, perulangan didasarkan pada minimisasi fungsi objektif.

Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab untuk melakukan segmentasi warna suatu citra digital menggunakan algoritma fuzzy c-means clustering. Citra yang digunakan adalah citra sky-grass.jpg yang memuat dua buah objek yaitu langit dan rumput seperti ditunjukkan pada gambar di bawah ini.

-read more->

Ekstraksi Ciri Citra RGB


Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab untuk melakukan proses ekstraksi ciri dari citra rgb. Ciri yang diekstrak adalah berupa ciri statistik dan ciri bentuk. Pada contoh ini digunakan citra fish.jpg di mana foreground adalah berupa ikan sedangkan background adalah berupa air.

Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Membaca dan menampilkan citra asli

clc;clear;close all;

Img = imread('fish.jpg');
figure, imshow(Img), title('original image');

sehingga diperoleh tampilan:

-read more->

%d bloggers like this: