Deteksi kendaraan adalah salah satu tahapan yang harus dilakukan dalam proses identifikasi kendaraan. Contoh aplikasi pemrograman matlab untuk deteksi kendaraan dengan metode background subtraction pengurangan citra grayscale adalah sebagai berikut:

Langkah-langkahnya yaitu:

No	Proses	Background	Frame
1	Baca Citra
2	Konversi ruang warna RGB menjadi Grayscale
3	Operasi pengurangan antara background dengan frame
4	Thresholding dengan metode Otsu
5	Operasi filling holes
6	Menghilangkan obyek yang luasannya kurang dari 5000
7	Membuat masking berdasarkan hasil deteksi foreground
8	Menampilkan hasil deteksi foreground pada frame
9	Menampilkan cropping hasil deteksi foreground

File source code lengkap beserta citra untuk deteksi kendaraan dengan metode background subtraction pengurangan citra grayscale dapat diperoleh melalui halaman berikut ini: Source Code

Sedangkan tampilan source codenya adalah:

clc;
close all;
clear;

% Membaca citra background
Background=imread('background.jpg');

% Membaca citra current frame
CurrentFrame=imread('original.jpg');

% Mengkonversi citra menjadi grayscale
Background_gray = rgb2gray(Background);
CurrentFrame_gray = rgb2gray(CurrentFrame);

% Pengurangan citra grayscale
Subtraction = (double(Background_gray)-double(CurrentFrame_gray));
Min_S = min(Subtraction(:));
Max_S = max(Subtraction(:));
Subtraction = ((Subtraction-Min_S)/(Max_S-Min_S))*255;
Subtraction = uint8(Subtraction);

% Mengkonversi citra menjadi biner menggunakan metode Otsu
Subtraction = ~im2bw(Subtraction,graythresh(Subtraction));

% Operasi Morfologi
bw = imfill(Subtraction,'holes');
bw = bwareaopen(bw,5000);

% Pembuatan masking dan proses cropping
[row,col] = find(bw==1);
h_bw = imcrop(CurrentFrame,[min(col) min(row) max(col)-min(col) max(row)-min(row)]);

[a,b] = size(bw);
mask = false(a,b);
mask(min(row):max(row),min(col):max(col)) = 1;
mask =  bwperim(mask,8);
mask = imdilate(mask,strel('square',3));

R = CurrentFrame(:,:,1);
G = CurrentFrame(:,:,2);
B = CurrentFrame(:,:,3);

R(mask) = 255;
G(mask) = 0;
B(mask) = 0;

RGB = cat(3,R,G,B);
figure, imshow(RGB);

Save

Penerapan metode background subtraction untuk mendeteksi objek dapat dilihat pada video tutorial berikut ini: