Blog Archives
Pengenalan Warna Objek
Komponen Hue dari citra HSV (Hue, Saturation, Value) merupakan suatu komponen yang merepresentasikan warna dari panjang gelombang cahaya tampak (merah, jingga, kuning, hijau, biru, ungu). Oleh karena itu, komponen ini dapat digunakan sebagai acuan untuk melakukan pengenalan warna suatu objek pada citra digital.
Berikut ini merupakan contoh pengolahan citra digital untuk melakukan pengenalan warna suatu objek berdasarkan komponen Hue.
Langkah-langkah pengolahan citra dan pemrograman MATLAB yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Membaca citra RGB asli
clc; clear; close all; I = imread('stabilo.jpg'); figure, imshow(I);
Mendeteksi Objek yang Berbentuk Lingkaran
Bentuk merupakan salah satu ciri yang dapat diekstrak dari suatu objek. Ciri ini dapat digunakan untuk membedakan antara objek yang satu dengan lainnya. Berikut ini merupakan contoh aplikasi pengolahan citra untuk mendeteksi objek yang berbentuk lingkaran. Salah satu parameter yang dapat digunakan untuk mendefinisikan bentuk lingkaran adalah metric. Metric merupakan nilai perbandingan antara luas dan keliling suatu objek. Nilai metric berkisar antara 0 s.d 1. Objek yang berbentuk lingkaran, nilai metric nya mendekati angka satu. Materi lebih lanjut mengenai nilai metric dapat dilihat pada halaman berikut ini: Ekstraksi Ciri
Langkah-langkah pengolahan citra dan pemrograman MATLAB yang dilakukan untuk mendeteksi objek yang berbentuk lingkaran adalah:
1. Membaca citra RGB asli
clc; clear; close all;
I = imread('shape object.jpg');
figure, imshow(I);
Ekstraksi Ciri Bentuk dan Ukuran
Ciri yang dapat diekstrak dari suatu objek dalam citra antara lain adalah warna, bentuk, ukuran, dan tekstur. Ciri tersebut dapat digunakan sebagai parameter untuk membedakan antara objek yang satu dengan objek lainnya.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pengolahan citra digital untuk melakukan proses ekstraksi ciri bentuk dan ukuran pada citra RGB. Parameter yang digunakan untuk mewakili ciri bentuk adalah metric dan eccentricity, sedangkan parameter yang mewakili ciri ukuran adalah luas dan keliling.
Materi mengenai definisi masing-masing parameter ciri bentuk dan ukuran dapat dilihat pada halaman berikut ini: Ekstraksi Ciri
Langkah-langkah pengolahan citra dan pemrograman MATLAB yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Membaca citra RGB asli
clc; clear; close all; warning off all;
I = imread('fruits.jpg');
figure, imshow(I);
Ekstraksi Ciri Nilai RGB
Ekstraksi ciri merupakan tahapan mengekstrak informasi yang terkandung dalam suatu objek dalam citra digital. Informasi tersebut digunakan untuk membedakan antara objek yang satu dengan objek lainnya pada tahapan pengenalan atau identifikasi citra.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pengolahan citra untuk melakukan proses ekstraksi ciri warna berdasarkan nilai rata-rata RGB pada masing-masing objek yang tersegmentasi.
Langkah-langkah pengolahan citra dan pemrograman MATLAB yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Membaca citra RGB asli
clc; clear; close all;
I = imread('balls.jpg');
figure, imshow(I);
Pengolahan Citra untuk Ekstraksi Ciri Objek
Ekstraksi ciri citra merupakan tahapan mengekstrak ciri atau informasi yang dimiliki oleh suatu objek dalam citra. Ciri atau informasi tersebut dapat digunakan untuk membedakan antara objek yang satu dengan objek lainnya.
Ekstraksi ciri citra merupakan tahapan yang sangat penting dalam sebuah sistem visi komputer. Tahapan ini menentukan baik tidaknya tingkat pengenalan objek yang dilakukan oleh komputer.
Dalam pemilihan ciri hendaknya memperhatikan hal-hal sebagai berikut:
- Secara visual, ciri apakah yang membedakan antara objek satu dengan lainnya. Apakah bentuknya, warnanya, teksturnya, ukurannya, atau geometrinya.
- Parameter apakah yang mewakili ciri tersebut. Misalnya secara visual antara objek satu dengan lainnya tampak berbeda ukurannya, maka parameter yang dapat digunakan untuk mengenali objek adalah luas.
- Menentukan jumlah parameter yang akan digunakan. Semakin banyak parameter pada umumnya tingkat pengenalan semakin baik. Namun harus dipastikan bahwa parameter-parameter yang digunakan benar-benar dapat membedakan antar objek.
Ciri yang diekstrak dalam tahapan ekstraksi ciri kemudian digunakan sebagai masukan dalam tahapan klasifikasi objek. Tahapan klasifikasi dapat menggunakan berbagai jenis algoritma ataupun dapat juga menggunakan aturan if else sederhana.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman komputer menggunakan bahasa pemrograman MATLAB untuk melakukan ekstraksi ciri objek dalam citra digital. Citra yang digunakan adalah citra ‘sand play set.jpg’ yang 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:
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 