Source Code GUI


Berikut ini merupakan beberapa source code Matlab mengenai pengolahan citra dan pengenalan pola. Beberapa code hanya dapat dijalankan minimal menggunakan Matlab R2015b.

  1. Active Contour Segmentation
  2. Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)
  3. Akuisisi Citra Digital menggunakan Webcam
  4. Algoritma K-means Clustering dan Naive Bayes Classifier untuk Pengenalan Pola Tesktur
  5. Aplikasi Informasi Citra Digital
  6. Background Subtraction (Foreground Detection)
  7. Background Subtraction dalam ruang warna HSV
  8. Background Subtraction dengan Metode Pengurangan Citra Biner
  9. Background Subtraction dengan Metode Pengurangan Citra Grayscale
  10. Cara Melakukan Cropping Citra pada GUI Matlab (Region of Interest)
  11. Cara Melakukan Cropping Citra secara Otomatis
  12. Cara Menampilkan Citra Kepala MRI (axial, sagittal, dan coronal) menggunakan GUI Matlab
  13. Cara Menampilkan Video pada GUI Matlab
  14. Cara Mengekstrak Frame Video menggunakan Matlab
  15. Cara Menghitung Koefisien Korelasi menggunakan Matlab
  16. Cara Menghitung Luas, Keliling, dan Centroid suatu Citra
  17. Cara Menghitung Nilai MSE, RMSE, dan PSNR pada Citra Digital
  18. Cara Mengukur Jarak antara Dua Objek dalam Citra
  19. Citra dan Histogram menggunakan GUI Matlab
  20. Complement Image (Negative Image)
  21. Deteksi Tepi Citra Digital Menggunakan Matlab
  22. Deteksi Wajah (Face Detection) menggunakan Algoritma Viola-Jones
  23. Efek Sepia pada Foto Digital
  24. Ekstraksi Ciri Bentuk dan Ukuran
  25. Ekstraksi Ciri Citra Grayscale
  26. Ekstraksi Ciri Citra RGB
  27. Ekstraksi Ciri Nilai RGB
  28. Ekualisasi Histogram pada Citra Digital
  29. Geometric Image Transformations (Transformasi Geometri)
  30. Gerak Parabola
  31. Grafik Sinusoidal
  32. Histogram Citra Digital
  33. Histogram Citra
  34. Intensity Adjustment menggunakan GUI MATLAB (1st)
  35. Intensity Adjustment menggunakan GUI MATLAB (2nd)
  36. Jaringan Syaraf Tiruan untuk Identifikasi Jenis Bunga
  37. Jaringan Syaraf Tiruan untuk Klasifikasi Citra Daun
  38. Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Jumlah Penduduk
  39. Jaringan Syaraf Tiruan untuk Pengenalan Pola
  40. Jaringan Syaraf Tiruan untuk Prediksi menggunakan Matlab
  41. K-Means Clustering menggunakan Matlab
  42. K-Nearest Neighbor (K-NN) Menggunakan Matlab
  43. Kalkulator Sederhana
  44. Kompresi Citra JPEG
  45. Konversi Citra Biner menggunakan Metode Otsu
  46. Konversi Intensitas Piksel Citra dalam Hounsfield Unit (HU)
  47. Logika Fuzzy untuk Sistem Pengatur Kecepatan Mesin
  48. Mendeteksi Objek yang Berbentuk Lingkaran
  49. Model Ruang Warna Pengolahan Citra
  50. Morphological Operation (GUI Matlab)
  51. Multi Level Thresholding
  52. Pembuatan Database Mahasiswa menggunakan MATLAB
  53. Pembuatan Database menggunakan Matlab dan Ms. Excel
  54. Pencocokan Citra
  55. Pengenalan Warna Objek
  56. Pengolahan Citra Biner
  57. Pengolahan Citra Digital (RGB, Grayscale, dan Biner) menggunakan GUI Matlab (1st)
  58. Pengolahan Citra Digital (RGB, Grayscale, dan Biner) menggunakan GUI Matlab (2nd)
  59. Pengolahan Citra Digital untuk Deteksi Tepi Obyek
  60. Pengolahan Citra Digital untuk Mendeteksi Warna dan Bentuk Obyek
  61. Pengolahan Citra Digital
  62. Pengolahan Citra MRI Menggunakan Matlab
  63. Pengolahan Citra untuk Deteksi Warna Kulit (Skin Detection)
  64. Pengolahan Citra untuk Ekstraksi Ciri Objek
  65. Pengolahan Video untuk Mendeteksi Objek Bergerak dengan Metode Background Subtraction
  66. Pengolahan Video untuk Mendeteksi Warna Kulit
  67. Pengolahan Video untuk Mendeteksi Warna
  68. Perbaikan Kualitas Citra (Image Enhancement) menggunakan GUI Matlab
  69. Perbaikan Kualitas Citra dalam Pengolahan Video
  70. Photo Editing using Matlab
  71. Pola Bentuk
  72. Representasi Citra Digital dan Piksel Penyusunnya
  73. Restorasi Citra Digital Menggunakan Matlab
  74. Rotasi Citra Digital
  75. Segmentasi Citra dengan Metode Multi Thresholding dan K-Means Clustering
  76. Segmentasi Citra dengan Metode Thresholding
  77. Segmentasi Citra Grayscale dengan Metode K-Means Clustering
  78. Segmentasi Citra MRI dengan Metode Active Contour
  79. Segmentasi Pola Tekstur menggunakan Filter Gabor
  80. Segmentasi Warna Citra Digital
  81. Segmentasi Warna menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means Clustering
  82. Segmentasi Warna
  83. Standard Test Images
  84. Support Vector Machine
  85. Texture Analysis Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) GUI Matlab
  86. Thresholding (1st)
  87. Thresholding (2nd)
  88. Thresholding Citra Digital (GUI Matlab)
  89. Transformasi Fourier Satu Dimensi

Save

Save

Save

  1. hmm begitu ya mas, ada refrensi gitu mas mengenai aturan pembuatan data latih dan data uji?

  2. mas, itu program kalo di run pada pelatihan dan pengujiannya, hasilnya beda2 ya mas, misal pada run pertama MSE pelatihan 0,0007, run kedua MSE pelatihan 0,0009. itu kenapa ya mas? terimakasih

  3. mas, apakah matlab dapat mengcompile file menjadi apk?terima kasih

  4. pak, ada gak coding untuk metode multilayer perceptron dan gray level run length matrix

    terima kasih pak

  5. assalamualaikum wr.wb
    selamat malam mas, mohon bantuanya mas apakah perhitungan ektraksi ciri seperti ini sudah betul ?

    soalnya ketika inputnya menggunakan gambar, nilai Contrast dan IDM 255 dan Corelasi dan Varian 0 (nol)

    matKook=(Mat_0+Mat_45+Mat_90+Mat_135)/4;
    SumX=sum(matKook);
    SumY=sum(matKook’);
    MeanX=SumX*I’;
    MeanY=SumY*I’;
    StdX=sqrt((I-MeanX).^2*SumX’);
    StdY=sqrt((I-MeanY).^2*SumY’);

    CiriASM=sum(sum(matKook.^2));
    CiriCOR = (CiriCOR-(MeanX*MeanY))/(StdX*StdY);

  6. Assalamualaikum bg. Ada referensi source code untuk pengenlan citra metode hsvglcm dengan jaringan syaraf tiruan ngk bg. Terima kasih

  7. assalamualaikum.. mas adi bisa ngak membedakan/mendeteksi jenis kendaraan mobil dan motor menggunakan camera pake aplikasi matlab.

  8. Maaf teman bisa tolong bantu saya coding matlab mendeteksi tanda tangan dengan metode svm dan zm. terima kasih

  9. Mas mau tanya nih, ada gak perhitungan manual dalam bentuk exel atau apa gitu untuk algoritma levenberg-marquardt

    • materi mengenai algoritma levenberg-marquardt bisa dipelajari pada buku berjudul jaringan syaraf tiruan dan pemrogramannya menggunakan matlab karangan drs jong jek siang

  10. mas untuk deteksi ekspresi wajah apakah ada refrensi source code matlabnya ?

  11. mas, saya butuh bget bantuan, ada referensi buku tidak tentang mendeteksi membaca platnomor. mau buat tugas akhir.

  12. kak saya butuh bgt bantuan.. ada referensi koding untuk klasifikasi lewat gambar dengan metode ekstraksi transformasi curvelet dan klasifikasi k-nn? buat tugas akhir kak..

  13. fahrul anwar sada

    mas ada ga materi pengenalan wajah menggunakan metode PCA software saya gunakan sih octave

  14. Mas ga da materi untuk enkrip dekrip video?

  15. Selamat malam mas, punya referensi untuk GUI clustering SOM di matlab ngga mas ?
    saya masih kesulitan ini, ditambah lagi belum nemu referensinya, saya pake matlab 7 mas
    terimaskasih sebelumnya ^_^

  16. Hi. I need your help. i am working about classification brain tumor MRI using neural networks in matlab. But i meet some difficult problem and i want to ask you! please reply me.

  17. I use GLCM method to find Feature Extraction of image and have one result data form. It includes 2 part: benign and malignant. And i tried one example about Breast Cancer in application MATLAB, it has 0,1 in form. I don’t understand what it means. I want base that to try my project. i am beginner learning neural network. Can you show me way to tranning and test. How can i connect directly online to you for my some detailed question ( i can’t send into your gmail, my gmail address: hongloanphambentre@gmail.com )

  18. I use GLCM method to find Feature Extraction of images and I got one result data form. It includes 2 parts: benign and malignant. And I tried one example about Breast Cancer in the application MATLAB, it has 0,1 in form. I don’t understand what it means. I want base that to do my project. I am a beginner learning the neural network. Can you show me a way to training and test the data. How can I contact you for more detailed questions/informations ( you can send me an email at: hongloanphambentre@gmail.com )

  19. Malam mas, mau nanya, ada contoh codingnya buat pengolahan citra pda proses pre processing, Normalisasi dengan teknik contrast stretching dan filter gaussian, makasih mas, mohon bantuannya.

  20. mas ada contoh source code extrasi fitur dengan wavelet nggak? terima kasih

  21. mas cara buat database di mathlab………2010 tutorial nya

  22. mohon maaf sebelumnya, ada referensi source code anfis yang buat kasus prediksi ?

    • sebelumnya saya pernah membuat sistem prediksi menggunakan algoritma anfis
      tetapi belum bisa saya share karena koding tersebut merupakan penelitian saya yg sudah dipublikasi

  23. tejaningrat el

    mas ada source code untuk jst pengenalan sidik jari

  24. mas ada sourcecode jst backpropagation untuk deteksi warna tidak?

  25. assalam mualaikum mas adi, maaf mau tanya lagi ada ngak sourcecode untuk ekstraksi ciri warna pada citra grayscale…? trimakasih mas.

  26. setDir = fullfile(toolboxdir(‘vision’),’visiondata’,’imageSets’,’cups’);
    imgSets = imageSet(setDir, ‘recursive’);

    ada yang ngerti maksud code diatas apa pengertianya??

  27. cara mengatasi error yg bginian, bagaimna yah?

    gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); <————— mohon pencerahannya

  28. mas gimana caranya nyatuin frame video yang udah di extract biar jadi video lagi ?

    • contoh koding nya seperti ini, bisa dijalankan menggunakan matlab R2015b

      nFrames = 20;

      % Preallocate movie structure.
      mov(1:nFrames) = struct(‘cdata’, [],…
      ‘colormap’, []);

      % Create movie.
      Z = peaks; surf(Z);
      axis tight manual
      set(gca,’nextplot’,’replacechildren’);
      for k = 1:nFrames
      surf(sin(2*pi*k/20)*Z,Z)
      mov(k) = getframe(gcf);
      end

      % Create AVI file.
      movie2avi(mov, ‘myPeaks.avi’, ‘compression’, ‘None’);

  29. Eif Sparzinanda

    assalamualaikum mas
    mau nanya ni mas tentang pengolahan citra mencari nilai densitas citra menggunakan matlab gimana y mas??
    makasih mas

    • waalaikumsalam
      densitas merupakan besaran yg tidak bisa diukur secara visual sehingga tidak bisa dicari menggunakan metode pengolahan citra digital

  30. permisi mas mau tanya, pemrograman matlab untuk mencari citra yg sama pada directory gambar menggunakan metode apa? dan apa di sini ada contohnya?
    terima kasih

  31. masssssssssssssssssssssssssssssssss,,
    ada source code untuk mendeteksi kematangan buah gaxx?????

  32. kok gak dibalas mas ?
    saya nunggu lohh

  33. Anyeong……………..
    bogoshipeo………..
    jagiya?odiya? uri adeul kidaryeoseo…….. ❤

  34. Heni Desy Purnami

    mas ada sourcecode jst backpropagation untuk memprediksi prestasi siswa tidak?

  35. assalamualaikum mas
    mas, ada gk referensi code matlab DCT+DWT Image Watermarking, atau kalau nga DWT watermaking aja, buat refesensi skripsi saya mas
    pleasee…

  36. assalamualaikum mas, mau nanya, kira kira algoritma yg dipake di coding ini apa ya mas? makash sebelumnya.

    function[thv,th,tv]=gen_templateVVV(I)
    %function[t,x,xv,xgroup,svalue]=cumsumi(I)
    %I=adapthisteq(I);
    d=size(I);
    a=(d(1)/3)*(d(2)/10);
    k=0;l=0;
    for i=1:3:d(1) %i iterates over the rows in steps of 3.
    for j=1:10:d(2) %j iterates over cols in steps of 10
    if(i+3<d(1) && j+10<d(2)) %as long as there exists one more step, i.e, till you don't fall off the edge
    k=k+1;
    s(k,:,:)=I(i:i+2,j:j+9); %s is a 3d matr, k is the indx num, next 2 are the cell.
    x(k)=mean(mean(s(k,:,:))); %x(k)is the representative sum of cell no. k
    end
    end
    end

    %vertical grouping
    lv=0;
    xvgroup=zeros(300);
    kk=0;
    for kv=1:d(2)/10
    lv=lv+1; %lv denotes group number
    kk=0;
    mm=0;
    for ver=kv:30:kv+870 %there are total 928 cells to group,we have 100/3=33 rows and 300/10=30 columns so for every column 33/=6(approx.) groups
    if(ver==kv+kk+150) %kk is used to determine next group number after successive 5 cells visited. first group=x(1),x(31),x(51)…x(121).
    kk=kk+150;
    lv=lv+1;
    mm=0;
    end
    xvgroup(lv)=xvgroup(lv)+x(ver); %xvgroup(lv) has the average of the 5 cells in group lv.
    mm=mm+1;
    xvv(lv,mm)=x(ver); %xvv(l,1:5) has the rep values of each of the 5 cells of group lv.
    end
    end
    xvgroup=xvgroup/5;
    %vert grouping ends
    %horizontal grouping
    for i=1:5:k % make a group out of 5 cells. l denotes the total no of groups.
    if(i+4q)
    r=q;s1=p; %adjust so that greater of p and q is assigned to s, and the other, to r.
    else
    r=p;s1=q;
    end
    for j=1:5
    if(j>=r && j=svalue(i,prev)) % cell is on upward slope. set iriscode to 2.
    iriscode(i,j)=255;
    else
    iriscode(i,j)=128; %cell is on downward slope.set iriscode to 1.
    end

    else
    iriscode(i,j)=0; %cell is not between minidx and maxidx, set iriscode to 0.
    end
    end
    end
    %Generating irisode for horizontal ENDS

    %Generating irisodeV for Vertical
    for i=1:lv % i iterates over the groups
    [maxg,p]=max(svaluev(i,1:5)); % maxg is max value in group, p is its index
    [ming,q]=min(svaluev(i,1:5)); % ming is min value in group, q is its index
    if(p>q)
    r=q;s1=p; %adjust so that greater of p and q is assigned to s, and the other, to r.
    else
    r=p;s1=q;
    end
    for j=1:5
    if(j>=r && j=svaluev(i,prev)) % cell is on upward slope. set iriscodeV to 2.
    iriscodev(i,j)=255;
    else
    iriscodev(i,j)=128; %cell is on downward slope.set iriscodeV to 1.
    end

    else
    iriscodev(i,j)=0; %cell is not between minidx and maxidx, set iriscodeV to 0.
    end
    end
    end
    %Generating irisodeV for Vertical ENDS
    b=1;
    i=1;
    for j=1:5:l %j is from 1 to no_of_groups, steps of 5
    th(i,b:b+4)=iriscode(j,:); %t stores the iriscode generated for each step.
    if(b+5>d(2)/10)
    i=i+1;
    b=1;
    end
    b=b+5;
    end
    b=1;
    i=1;
    %vert
    for j=1:5:lv %j is from 1 to no_of_groups, steps of 5
    tv(i,b:b+4)=iriscodev(j,:); %tv stores the iriscodeV generated for each step.
    if(b+5>d(2)/10)
    i=i+1;
    b=1;
    end
    b=b+5;
    end
    %vert ends
    ths=size(th);
    tvs=size(tv);
    for i=1:ths(1)
    for j=1:ths(2)
    thv(i,j)=th(i,j); %thv is the horizontal and vertical combined iris (vertical below horizontal)
    end
    end
    for p=1:tvs(1)
    i=i+1;
    for q=1:tvs(2)
    thv(i,q)=tv(p,q);
    end
    end
    end

    btw coding ini buat bikin template citra iris mata.

  37. Mas ad gak csource code ekstraksi ciri untuk klasifikasi usia dengan fitur keriput & geometri.
    makasih sebelumnya.

  38. Slamat siang kk tlong bantu sya source code Perbaikan Kualitas Citra (Image Enhancement) dengan metode domain spasial
    makasih kk,………………..

  39. source code metode domain spasial yang bentuk guide kk,……

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: