Blog Archives
Background Subtraction Dalam Ruang Warna HSV
Penggunaan teknologi pengolahan citra dalam pemantauan lalu lintas menjadi semakin penting dalam upaya meningkatkan keselamatan jalan raya dan efisiensi transportasi. Salah satu metode yang umum digunakan adalah deteksi objek menggunakan metode background subtraction dalam ruang warna HSV. Artikel ini akan menjelaskan konsep metode ini serta penerapannya untuk deteksi kendaraan di jalan raya.
Deteksi kendaraan di jalan raya adalah salah satu aspek penting dalam sistem pemantauan lalu lintas otomatis. Hal ini dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti pemantauan lalu lintas real-time, mengidentifikasi pelanggaran lalu lintas, dan mengoptimalkan aliran lalu lintas.
-read more->Background Subtraction (Foreground Detection)
Deteksi obyek menggunakan metode background subtraction adalah salah satu aplikasi penting dalam pengolahan citra dan visi komputer. Dalam kasus ini, akan dijelaskan sistem deteksi obyek pada citra menggunakan metode pengurangan background. Langkah-langkah ini umumnya digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pemantauan keamanan, pengawasan lalu lintas, dan deteksi gerakan.
Segmentasi Citra Menggunakan Metode Active Contour
Segmentasi citra adalah proses penting dalam pengolahan citra yang bertujuan untuk memisahkan objek dari latar belakang. Salah satu metode yang populer dalam segmentasi citra adalah metode Active Contour, juga dikenal sebagai “Snake”. Metode Active Contour adalah teknik yang fokus pada penggunaan kurva atau kontur yang dapat menyesuaikan diri dengan batas objek dalam citra. Artikel ini menjelaskan konsep dasar dari metode Active Contour serta algoritma yang digunakan untuk mengimplementasikannya.
Deteksi Marka Jalan (Lane Detection) Menggunakan Transformasi Hough
Deteksi marka jalan adalah salah satu elemen kunci dalam pengembangan kendaraan otonom. Kemampuan untuk mengidentifikasi dan mengikuti marka jalan adalah langkah penting dalam menciptakan mobil yang dapat mengemudi sendiri. Salah satu teknik yang banyak digunakan dalam deteksi marka jalan adalah Transformasi Hough. Artikel ini akan membahas bagaimana Transformasi Hough dapat diterapkan untuk deteksi marka jalan dalam pengolahan video.
Klasifikasi Kualitas Biji Kopi Menggunakan Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) Dan K-Nearest Neighbor (K-NN)
Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) adalah sebuah matriks yang digunakan untuk menganalisis tekstur pada citra digital. Berikut adalah beberapa informasi mengenai GLCM:
- GLCM digunakan untuk mengukur hubungan antara nilai piksel pada citra digital. Matriks ini menghitung frekuensi kemunculan pasangan nilai piksel yang berada pada jarak dan arah tertentu pada citra.
- GLCM dapat digunakan untuk menghasilkan berbagai fitur tekstur pada citra, seperti kontras, homogenitas, dan energi. Fitur-fitur ini dapat digunakan untuk mengklasifikasikan citra atau membedakan citra dari kelas yang berbeda.
- GLCM dapat dihitung dengan cara menghitung frekuensi kemunculan pasangan nilai piksel pada citra dengan jarak dan arah tertentu. Hasilnya adalah sebuah matriks yang berisi frekuensi kemunculan pasangan nilai piksel pada citra.
- GLCM dapat dihitung pada citra grayscale maupun citra berwarna. Pada citra berwarna, GLCM dapat dihitung pada setiap saluran warna (misalnya merah, hijau, dan biru) atau pada citra grayscale yang dihasilkan dari konversi citra berwarna ke grayscale.
- GLCM dapat dihitung menggunakan berbagai bahasa pemrograman, seperti Python dan MATLAB. Terdapat pustaka-pustaka khusus yang dapat digunakan untuk menghitung GLCM pada citra digital.
- GLCM dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pengenalan pola, pengolahan citra medis, dan pengenalan objek pada citra.
Deteksi Dan Ekstraksi Ciri Wajah Menggunakan Algoritma Viola-Jones
Deteksi wajah dengan metode Viola-Jones adalah sebuah algoritma yang digunakan untuk mendeteksi wajah pada gambar atau video. Berikut adalah beberapa informasi mengenai deteksi wajah dengan metode Viola-Jones:
- Metode Viola-Jones menggunakan fitur Haar sebagai deskriptor untuk mendeteksi wajah. Fitur Haar adalah pola piksel yang digunakan untuk mengidentifikasi bagian wajah seperti mata, hidung, dan mulut.
- Algoritma Viola-Jones terdiri dari tiga komponen penting, yaitu integral image, Adaboost, dan cascade classifier. Integral image digunakan untuk menghitung jumlah piksel dalam suatu area tertentu dengan cepat. Adaboost digunakan untuk memilih fitur-fitur Haar yang paling relevan dalam mendeteksi wajah. Cascade classifier adalah serangkaian classifier yang digunakan untuk memfilter area yang tidak relevan sehingga meningkatkan kecepatan deteksi.
- Metode Viola-Jones memiliki tingkat akurasi yang tinggi dan komputasi yang cepat. Hal ini membuatnya menjadi salah satu metode yang populer dalam deteksi wajah.
- Metode Viola-Jones dapat dimodifikasi dengan memodifikasi nilai-nilai parameter yang ada untuk meningkatkan tingkat akurasi sistem.
- Implementasi metode Viola-Jones dapat dilakukan menggunakan berbagai platform, termasuk Android dan FPGA (Field Programmable Gate Arrays).
Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra digital adalah salah satu cabang informatika (ilmu komputer) yang berkutat pada usaha untuk melakukan transformasi suatu citra menjadi citra lain dengan menggunakan teknik tertentu. Pengolahan citra digital mempelajari tentang bagaimana suatu citra itu dibentuk, diolah, dan dianalisis sehingga menghasilkan informasi yang dapat dipahami oleh manusia. Berikut adalah beberapa jenis citra dalam pengolahan citra digital:
Klasifikasi Jenis Jambu Biji Menggunakan Convolutional Neural Network AlexNet
Jambu biji adalah buah tropis yang populer dan memiliki berbagai variasi jenis. Klasifikasi jenis jambu biji menjadi penting dalam mengidentifikasi varietas dan mengelola persediaan buah. Dalam upaya ini, pengolahan citra dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) khususnya AlexNet telah membuktikan efektivitasnya dalam mengklasifikasikan jenis jambu biji, termasuk jambu biji kristal dan jambu biji lokal.
Teknologi pengolahan citra telah menghadirkan terobosan signifikan dalam berbagai industri, termasuk pertanian dan produksi pangan. Identifikasi jenis jambu biji dengan akurasi tinggi adalah langkah penting dalam memastikan kualitas dan diversitas produk buah.
-read more->Klasifikasi Jenis Penyakit Pada Daun Kopi Menggunakan Convolutional Neural Network Densenet
Daun kopi adalah salah satu komoditas pertanian yang memiliki peran penting dalam industri kopi. Namun, serangan penyakit pada daun kopi dapat mengancam produksi dan kualitas biji kopi. Oleh karena itu, pengembangan metode pengolahan citra yang canggih seperti Convolutional Neural Network (CNN) menjadi kunci dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan jenis penyakit pada daun kopi. Dalam penelitian ini, kami menjelaskan bagaimana pengolahan citra dengan menggunakan Convolutional Neural Network Densenet-201 telah berhasil mengklasifikasikan jenis penyakit pada daun kopi, termasuk daun bercak, daun karat, daun kering, dan daun sehat.
Pengolahan citra telah mengubah cara kita menghadapi berbagai tantangan dalam pertanian. Identifikasi penyakit pada tanaman secara dini menjadi lebih mungkin berkat penggunaan teknologi seperti Convolutional Neural Network (CNN). Dalam kasus daun kopi, identifikasi penyakit dengan cepat dan akurat dapat membantu para petani mengambil tindakan yang diperlukan untuk mencegah penyebaran penyakit dan mengoptimalkan produksi.
-read more->Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Jeruk Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN)
Buah jeruk adalah salah satu komoditas buah yang sangat populer dan memiliki nilai gizi yang tinggi. Identifikasi tingkat kematangan buah jeruk dengan akurasi yang tinggi menjadi kunci dalam memastikan kualitas produk dan pengelolaan persediaan yang efisien. Dalam upaya ini, pengolahan citra dengan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) telah terbukti menjadi alat yang efektif dalam mengatasi tantangan tersebut dengan ketepatan dan reliabilitas.
Pengolahan citra telah membuka peluang besar dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam dunia pertanian dan agroteknologi. Dalam konteks identifikasi tingkat kematangan buah jeruk, penggunaan teknologi pengolahan citra memungkinkan analisis objektif dan mendalam terhadap atribut-atribut visual yang berkaitan dengan kematangan buah.
-read more->
Pemrograman Matlab 