| Nomor | Source Code | Artikel / Materi |
| 1 | Active Contour Segmentation | Artikel 1 Artikel 2 |
| 2 | Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) | Artikel 1 Artikel 2 |
| 3 | Akuisisi Citra Digital menggunakan Webcam | Artikel 1 Artikel 2 |
| 4 | Akuisisi Sinyal Suara Menggunakan MATLAB | Artikel 1 Artikel 2 |
| 5 | Algoritma Genetika untuk Travelling Salesman Problem | Artikel 1 Artikel 2 |
| 6 | Algoritma K-means Clustering dan Naive Bayes Classifier untuk Pengenalan Pola Tesktur | Artikel 1 Artikel 2 |
| 7 | Algoritma Simple Additive Weighting (SAW) dalam Penilaian Kinerja Karyawan | Artikel 1 |
| 8 | Analisis Tekstur Menggunakan Metode GLCM, LBP, dan FLBP | Artikel 1 Artikel 2 |
| 9 | Aplikasi Informasi Citra Digital | Artikel 1 |
| 10 | Background Subtraction (Foreground Detection) | Artikel 1 Artikel 2 |
| 11 | Background Subtraction dalam ruang warna HSV | Artikel 1 Artikel 2 |
| 12 | Background Subtraction dengan Metode Pengurangan Citra Biner | Artikel 1 |
| 13 | Background Subtraction dengan Metode Pengurangan Citra Grayscale | Artikel 1 |
| 14 | Cara Melakukan Cropping Citra pada GUI Matlab (Region of Interest) | Artikel 1 |
| 15 | Cara Melakukan Cropping Citra secara Otomatis | Artikel 1 |
| 16 | Cara Menampilkan Citra Kepala MRI (axial, sagittal, dan coronal) menggunakan GUI Matlab | Artikel 1 |
| 17 | Cara Menampilkan Video pada GUI Matlab | Artikel 1 |
| 18 | Cara Mengekstrak Frame Video menggunakan Matlab | Artikel 1 |
| 19 | Cara Menghitung Koefisien Korelasi menggunakan Matlab | Artikel 1 |
| 20 | Cara Menghitung Luas, Keliling, dan Centroid suatu Citra | Artikel 1 |
| 21 | Cara Menghitung Nilai MSE, RMSE, dan PSNR pada Citra Digital | Artikel 1 |
| 22 | Cara Mengukur Jarak antara Dua Objek dalam Citra | Artikel 1 |
| 23 | Citra dan Histogram menggunakan GUI Matlab | Artikel 1 Artikel 2 |
| 24 | Complement Image (Negative Image) | Artikel 1 Artikel 2 |
| 25 | Contrast Stretching dan Histogram Equalization | Artikel 1 Artikel 2 |
| 26 | Deteksi Iris Mata dengan Daugman’s Integrodifferential Operator | Artikel 1 Artikel 2 |
| 27 | Deteksi Kematangan Buah Sawit Menggunakan Self-Organizing Maps (SOM) | Artikel 1 Artikel 2 |
| 28 | Deteksi Lingkaran Menggunakan Transformasi Hough | Artikel 1 Artikel 2 |
| 29 | Deteksi Tepi Citra Digital Menggunakan Matlab | Artikel 1 Artikel 2 |
| 30 | Deteksi Tepi Citra Menggunakan Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) | Artikel 1 |
| 31 | Deteksi Titik Sudut Citra Untuk Identifikasi Bentuk | Artikel 1 |
| 32 | Deteksi Wajah (Face Detection) menggunakan Algoritma Viola-Jones | Artikel 1 Artikel 2 |
| 33 | Efek Sepia pada Foto Digital | Artikel 1 Artikel 2 |
| 34 | Ekstraksi Ciri Bentuk dan Ukuran | Artikel 1 |
| 35 | Ekstraksi Ciri Citra Grayscale | Artikel 1 |
| 36 | Ekstraksi Ciri Citra RGB | Artikel 1 |
| 37 | Ekstraksi Ciri Nilai RGB | Artikel 1 |
| 38 | Ekstraksi Ciri Wajah Menggunakan Algoritma Viola-Jones | Artikel 1 Artikel 2 |
| 39 | Ekualisasi Histogram pada Citra Digital | Artikel 1 Artikel 2 |
| 40 | Geometric Image Transformations (Transformasi Geometri) | Artikel 1 Artikel 2 |
| 41 | Gerak Parabola | Artikel 1 |
| 42 | Grafik Sinusoidal | Artikel 1 |
| 43 | Histogram Citra Digital | Artikel 1 |
| 44 | Histogram Citra | Artikel 1 Artikel 2 Artikel 3 |
| 45 | Identifikasi Jenis Buah Tomat Berdasarkan Analisis Bentuk Dan Tekstur | Artikel 1 |
| 46 | Identifikasi Jenis Bunga Menggunakan Ekstraksi Ciri Orde Satu Dan Algoritma Multisvm | Artikel 1 |
| 47 | Identifikasi Nilai Uang Logam Menggunakan Metode Otsu Thresholding | Artikel 1 |
| 48 | Intensity Adjustment menggunakan GUI MATLAB (1st) | Artikel 1 |
| 49 | Intensity Adjustment menggunakan GUI MATLAB (2nd) | Artikel 1 |
| 50 | Jaringan Syaraf Tiruan untuk Identifikasi Jenis Bunga | Artikel 1 |
| 51 | Jaringan Syaraf Tiruan untuk Klasifikasi Citra Daun | Artikel 1 |
| 52 | Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Jumlah Penduduk | Artikel 1 Artikel 2 |
| 53 | Jaringan Syaraf Tiruan untuk Pengenalan Pola | Artikel 1 |
| 54 | Jaringan Syaraf Tiruan untuk Prediksi menggunakan Matlab | Artikel 1 |
| 55 | K-Means Clustering menggunakan Matlab | Artikel 1 |
| 56 | K-Nearest Neighbor (K-NN) Menggunakan Matlab | Artikel 1 |
| 57 | Kalkulator Sederhana | Artikel 1 |
| 58 | Klasifikasi Jenis Buah Menggunakan Linear Discriminant Analysis | Artikel 1 Artikel 2 |
| 59 | Klasifikasi Jenis Kendaraan Menggunakan Algoritma Extreme Learning Machine | Artikel 1 |
| 60 | Klasifikasi Jenis Sayuran Menggunakan Algoritma PCA dan KNN | Artikel 1 |
| 61 | Kompresi Citra Digital Menggunakan Transformasi Wavelet | Artikel 1 Artikel 2 |
| 62 | Kompresi Citra JPEG | Artikel 1 |
| 63 | Kompresi Lossless Pada Citra Digital | Artikel 1 Artikel 2 |
| 64 | Konversi Citra Biner menggunakan Metode Otsu | Artikel 1 |
| 65 | Konversi Intensitas Piksel Citra dalam Hounsfield Unit (HU) | Artikel 1 |
| 66 | Konversi Satuan Suhu Menggunakan App Designer MATLAB | Artikel 1 |
| 67 | Logika Fuzzy untuk Sistem Pengatur Kecepatan Mesin | Artikel 1 Artikel 2 |
| 68 | Mendeteksi Objek yang Berbentuk Lingkaran | Artikel 1 |
| 69 | Model Ruang Warna Pengolahan Citra | Artikel 1 |
| 70 | Morphological Operation (GUI Matlab) | Artikel 1 |
| 71 | Multi Level Thresholding | Artikel 1 |
| 72 | Pembuatan Database Mahasiswa menggunakan MATLAB | Artikel 1 |
| 73 | Pembuatan Database menggunakan Matlab dan Ms. Excel | Artikel 1 |
| 74 | Pencocokan Citra | Artikel 1 |
| 75 | Penerapan Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) Pada Kasus Prediksi | Artikel 1 |
| 76 | Pengenalan Pola Bentuk Menggunakan Chain Code Dan Multi SVM | Artikel 1 |
| 77 | Pengenalan Pola Bentuk Menggunakan Moment Invariants Dan Jaringan Syaraf Tiruan LVQ | Artikel 1 |
| 78 | Pengenalan Wajah Menggunakan Algoritma PCA | Artikel 1 Artikel 2 Artikel 3 |
| 79 | Pengenalan Warna Objek | Artikel 1 |
| 80 | Pengolahan Citra Biner | Artikel 1 |
| 81 | Pengolahan Citra CT Scan Paru-Paru dengan Metode Segmentasi Active Contour | Artikel 1 |
| 82 | Pengolahan Citra Digital (RGB, Grayscale, dan Biner) menggunakan GUI Matlab (1st) | Artikel 1 |
| 83 | Pengolahan Citra Digital (RGB, Grayscale, dan Biner) menggunakan GUI Matlab (2nd) | Artikel 1 |
| 84 | Pengolahan Citra Digital Menggunakan Transformasi Wavelet | Artikel 1 |
| 85 | Pengolahan Citra Digital untuk Deteksi Tepi Obyek | Artikel 1 |
| 86 | Pengolahan Citra Digital untuk Mendeteksi Warna dan Bentuk Obyek | Artikel 1 |
| 87 | Pengolahan Citra Digital | Artikel 1 |
| 88 | Pengolahan Citra MRI Menggunakan Matlab | Artikel 1 |
| 89 | Pengolahan Citra untuk Deteksi Warna Kulit (Skin Detection) | Artikel 1 |
| 90 | Pengolahan Citra untuk Ekstraksi Ciri Objek | Artikel 1 |
| 91 | Pengolahan Video untuk Mendeteksi Objek Bergerak dengan Metode Background Subtraction | Artikel 1 |
| 92 | Pengolahan Video untuk Mendeteksi Warna Kulit | Artikel 1 |
| 93 | Pengolahan Video untuk Mendeteksi Warna | Artikel 1 |
| 94 | Perbaikan Kualitas Citra (Image Enhancement) menggunakan GUI Matlab | Artikel 1 |
| 95 | Perbaikan Kualitas Citra dalam Pengolahan Video | Artikel 1 |
| 96 | Photo Editing using Matlab | Artikel 1 |
| 97 | Pola Bentuk | Artikel 1 |
| 98 | Prediksi Harga Saham Menggunakan Algoritma ANFIS | Artikel 1 |
| 99 | Representasi Citra Digital dan Piksel Penyusunnya | Artikel 1 |
| 100 | Restorasi Citra Digital Menggunakan Matlab | Artikel 1 |
| 101 | Rotasi Citra Digital | Artikel 1 |
| 102 | Segmentasi Citra Bakteri Tuberkulosis Menggunakan K-Means Clustering | Artikel 1 |
| 103 | Segmentasi Citra dengan Metode Multi Thresholding dan K-Means Clustering | Artikel 1 |
| 104 | Segmentasi Citra dengan Metode Thresholding | Artikel 1 |
| 105 | Segmentasi Citra Grayscale dengan Metode K-Means Clustering | Artikel 1 |
| 106 | Segmentasi Citra Menggunakan Algoritma Klasifikasi | Artikel 1 |
| 107 | Segmentasi Citra MRI dengan Metode Active Contour | Artikel 1 |
| 108 | Segmentasi Pola Tekstur menggunakan Filter Gabor | Artikel 1 |
| 109 | Segmentasi Warna Citra Digital | Artikel 1 |
| 110 | Segmentasi Warna menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means Clustering | Artikel 1 |
| 111 | Segmentasi Warna | Artikel 1 |
| 112 | Standard Test Images | Artikel 1 |
| 113 | Steganografi Citra Digital | Artikel 1 Artikel 2 |
| 114 | Steganografi dengan Metode Substitusi LSB (Least Significant Bit) | Artikel 1 Artikel 2 |
| 115 | Support Vector Machine | Artikel 1 |
| 116 | Texture Analysis Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) GUI Matlab | Artikel 1 Artikel 2 |
| 117 | Thresholding (1st) | Artikel 1 Artikel 2 |
| 118 | Thresholding (2nd) | Artikel 1 |
| 119 | Thresholding Citra Digital (GUI Matlab) | Artikel 1 |
| 120 | Transformasi Fourier Satu Dimensi | Artikel 1 |
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);
Assalamualaikum bg. Ada referensi source code untuk pengenlan citra metode hsvglcm dengan jaringan syaraf tiruan ngk bg. Terima kasih
assalamualaikum.. mas adi bisa ngak membedakan/mendeteksi jenis kendaraan mobil dan motor menggunakan camera pake aplikasi matlab.
Maaf teman bisa tolong bantu saya coding matlab mendeteksi tanda tangan dengan metode svm dan zm. terima kasih
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
mas untuk deteksi ekspresi wajah apakah ada refrensi source code matlabnya ?
mas, saya butuh bget bantuan, ada referensi buku tidak tentang mendeteksi membaca platnomor. mau buat tugas akhir.
materi dan koding mengenai hal tersebut bisa dilihat pada halaman berikut ini
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/?utf8=%E2%9C%93&term=plate+number
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..
mas ada ga materi pengenalan wajah menggunakan metode PCA software saya gunakan sih octave
Mas ga da materi untuk enkrip dekrip video?
mudah mudahan ke depan terdapat materi mengenai enkripsi dan dekripsi video
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 ^_^
Selamat malam juga indah
Untuk saat ini materi mengenai jst yang ada pada website ini antara lain adalah jst backpropagation, jst perceptron, jst rbf, dan jst lvq
Semoga ke depan terdapat materi mengenai SOM
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.
Yes, what’s the problem
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 )
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 )
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.
Selamat malam juga Isnaeni
Materi mengenai perbaikan kualitas citra atau image enhancement dapat dilihat pada halaman berikut ini
mas ada contoh source code extrasi fitur dengan wavelet nggak? terima kasih
materi mengenai transformasi wavelet dapat dilihat pada halaman berikut ini
mas cara buat database di mathlab………2010 tutorial nya
materi mengenai pembuatan database dapat dilihat pada halaman berikut ini
dan
mohon maaf sebelumnya, ada referensi source code anfis yang buat kasus prediksi ?
saat ini pada website ini algoritma anfis hanya digunakan untuk klasifikasi citra digital
mudah-mudahan ke depan terdapat materi mengenai anfis untuk prediksi
mas ada source code untuk jst pengenalan sidik jari
semoga ke depan terdapat materi mengenai jst untuk pengenalan sidik jari
mas ada sourcecode jst backpropagation untuk deteksi warna tidak?
materi mengenai jst dapat dilihat pada halaman berikut ini
sedangkan materi mengenai deteksi warna ada pada halaman berikut
bisa dicoba dikombinasikan dan diimplementasikan ke dalam penelitian
assalam mualaikum mas adi, maaf mau tanya lagi ada ngak sourcecode untuk ekstraksi ciri warna pada citra grayscale…? trimakasih mas.
materi mengenai pengolahan citra grayscale dapat dilihat pada halaman berikut ini
setDir = fullfile(toolboxdir(‘vision’),’visiondata’,’imageSets’,’cups’);
imgSets = imageSet(setDir, ‘recursive’);
ada yang ngerti maksud code diatas apa pengertianya??
cara mengatasi error yg bginian, bagaimna yah?
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); <————— mohon pencerahannya
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’);
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
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
masssssssssssssssssssssssssssssssss,,
ada source code untuk mendeteksi kematangan buah gaxx?????
kok gak dibalas mas ?
saya nunggu lohh
rauzanaciecaemmuaahmuaahh
untuk deteksi kematangan buah bisa mengimplementasikan materi segmentasi warna pada halaman
dan materi ekstraksi ciri warna pada halaman
Anyeong……………..
bogoshipeo………..
jagiya?odiya? uri adeul kidaryeoseo…….. ❤
mas ada sourcecode jst backpropagation untuk memprediksi prestasi siswa tidak?
assalamualaikum mas
mas, ada gk referensi code matlab DCT+DWT Image Watermarking, atau kalau nga DWT watermaking aja, buat refesensi skripsi saya mas
pleasee…
waalaikumsalam ahmad sani
materi mengenai DCT dan DWT untuk watermarking bisa dilihat pada halaman berikut
https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwiLv_PryLPUAhVFKpQKHTNYBosQFggkMAA&url=https%3A%2F%2Fwww.mathworks.com%2Fmatlabcentral%2Ffileexchange%2F52494-3d-image-watermarking-using-dwt–dct–dct%2Bdwt&usg=AFQjCNHX0zq8LDZybba-PD0h9sMQzxMksg
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.
Mas ad gak csource code ekstraksi ciri untuk klasifikasi usia dengan fitur keriput & geometri.
makasih sebelumnya.
semoga ke depanterdapat materi mengenai ekstraksi ciri untuk klasifikasi usia dengan fitur keriput & geometri
Slamat siang kk tlong bantu sya source code Perbaikan Kualitas Citra (Image Enhancement) dengan metode domain spasial
makasih kk,………………..
Selamat siang Nina
Untuk materi perbaikan kualitas citra dalam domain spasial bisa dilihat pada halaman berikut ini https://pemrogramanmatlab.com/2015/08/10/perbaikan-kualitas-citra-image-enhancement-menggunakan-gui-matlab/
source code metode domain spasial yang bentuk guide kk,……
Perbaikan kualitas citra dalam bentuk GUI Bisa dilihat pada halaman berikut ini
mas pakai artikel yang mana ya untuk pengenalan pola tulisan tangan
thanks
pengenalan pola tulisan tangan bisa menggunakan ekstraksi ciri pola biner
mas tolong di bantu lah , saya ada tugas tentang klasifikasi pematangan buah , ada yang punya source dode nya gk
ohiya semoga saya bisa membantu
Assslamualaikum, saya butuh source code random forest untuk peramalan harga , apakah bisa dibantu?
waalaikumsalam yunitayuls
semoga saya bisa membantu
Assalamu’alaikum mas adi, punya materi untuk chain code tidak? soal nya saya sangat membutuhkan untuk tugas akhir saya… terima kasih
materi mengenai chain code bisa dilihat pada halaman berikut ini
Source code di atas tidak bisa dijalankan jika hanya dicopypaste saja
Source code lengkap bisa diperoleh melalui tokopedia sehingga bisa langsung dirunning dan dikembangkan
terima kasih ilmunya.
pada pembuatan efek sepia ada coding berikut :
r = .393*dR + .769*dG + .189*dB;
g = .349*dR + .686*dG + .168*dB;
b = .272*dR + .534*dG + .131*dB;
kalau boleh tahu, nilai-nilai tsb di dapat dari mana ?
terima kasih
Sama sama danufasalillah
Persamaan tersebut merupakan persamaan konversi citra rgb menjadi efek sepia
mas.. bisa bantu saya ngak? ajari buat program klasifikasi buah pisang menggunakan matlab
Semoga saya bisa
mas mohon bantuannya, ada source code untuk deteksi isyarat tangan/pengenalan isyarat tangan? macam kalo kita nunjukin jari 1 muncul teks “satu”, jari 2 muncul teks “dua”, dst. makasih mas mohon petunjuk.
deteksi isyarat tangan bisa dilakukan menggunakan metode segmentasi thresholding, ekstraksi ciri morfologi, dan algoritma identifikasi jaringan syaraf tiruan
Mas Adi,
Please share untuk pembuatan kurva kapabilitas generator menggunakan simulink matlab, itu gimana ya mas ?
Need advice nya mas
Bantu share tutorial nya
semoga ke depan terdapat materi mengenai pembuatan kurva kapabilitas generator menggunakan simulink matlab
sangat membantu (y)
semoga membantu
assalamu’alaikum mas.
.
contoh kasus saya mempunyai sebuah gambar (foto 3×4/pas foto), kemudian saya ingin mengidentifikasinya apakah ini benar pasfoto/tidak dengan menggunakan K-Means Clustering(sepertinya itu yg saya paham).
.
mohon pencerahan tahapan yang harus saya lalui mas, trimakasih
materi mengenai algoritma k-means clustering dapat dilihat pada halaman berikut ini
assalamualaikum mas.
mau menanyakan untuk restorasi citra digital dengan menggunakan matlab itu menggunakan metode apa mas. hopfild atau metode filter
Waalaikumsalam
Restorasi citra bisa menggunakan beberapa jenis filter
source code yang agan bagikan itu metodenya apa?
ada berbagai macam metode filtering pada materi di atas
mau mempelajari source code yang agan berikan.
di dalam metode filtering apakah ada metode hopfield gan?