Author Archives: adi pamungkas
Pengolahan Video untuk Mendeteksi Warna
Deteksi warna dapat dilakukan dengan cara melakukan transformasi ruang warna citra. Berikut ini merupakan contoh aplikasi 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
Pengolahan Video untuk Mendeteksi Warna Kulit
Deteksi warna kulit dapat dilakukan dengan cara melakukan transformasi ruang warna citra. Berikut ini merupakan contoh aplikasi 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
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
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 aplikasi 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.
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
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 contoh aplikasi 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
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 aplikasi 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.
Ekstraksi Ciri Citra RGB
Berikut ini merupakan contoh aplikasi 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:
Segmentasi Citra dengan Metode Multi Thresholding dan K-Means Clustering
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk melakukan segmentasi citra dengan menggunakan dua buah metode yang berbeda. Metode yang pertama yaitu multi thresholding, sedangkan metode yang kedua adalah k-means clustering. Segmentasi dilakukan terhadap citra rose.jpg yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini.
rose.jpg
Jaringan Syaraf Tiruan untuk Klasifikasi Citra Daun
Salah satu penerapan dari algoritma jaringan syaraf tiruan adalah untuk proses klasifikasi citra. Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk melakukan klasifikasi terhadap citra daun. Citra daun dikelompokkan ke dalam 4 kelas spesies yaitu Bougainvillea sp, Geranium sp, Magnolia soulangeana, dan Pinus sp. Pada contoh ini digunakan 40 citra daun yang terdiri dari 10 citra pada masing-masing kelas. Contoh dari citra daun yang digunakan ditunjukkan pada gambar di bawah ini:
Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Mempersiapkan citra latih dan citra uji. Pada contoh ini 40 citra daun dibagi menjadi dua bagian yaitu 24 citra untuk citra latih dan 16 citra untuk citra uji.
Pemrograman Matlab 