Blog Archives
Deteksi Lingkaran Menggunakan Transformasi Hough
Apakah yang dimaksud dengan Transformasi Hough??
Transformasi Hough merupakan salah satu metode image processing yang dapat digunakan untuk mendeteksi garis dan lingkaran pada suatu citra digital. Transformasi Hough bekerja dengan cara mencari hubungan ketetanggaan antar piksel menggunakan persamaan garis lurus untuk mendeteksi garis dan persamaan lingkaran untuk mendeteksi lingkaran. Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk melakukan deteksi lingkaran pada citra digital menggunakan Transformasi Hough. Sedangkan materi mengenai deteksi garis menggunakan transformasi hough dapat dilihat pada halaman berikut: Deteksi Titik Sudut Citra Untuk Identifikasi Bentuk
Pemrograman yang dilakukan merupakan modifikasi source code yang sebelumnya telah dikembangkan oleh David Young. Modifikasi dilakukan pada pengolahan akhir citra hasil deteksi sehingga objek dapat dipisahkan dengan background dan dapat dihitung luas dan kelilingnya.
Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Membaca citra RGB
clc; clear; close all; warning off all; % membaca citra RGB im = imread('cristiano ronaldo.jpg'); figure,imshow(im);
Identifikasi Jenis Bunga Menggunakan Ekstraksi Ciri Orde Satu Dan Algoritma Multisvm
Apakah yang dimaksud dengan ekstraksi ciri??
Ekstraksi ciri citra merupakan tahapan mengekstrak ciri/informasi dari objek di dalam citra yang ingin dikenali/dibedakan dengan objek lainnya. Ciri yang telah diekstrak kemudian digunakan sebagai parameter/nilai masukan pada tahapan identifikasi/ klasifikasi.
Salah satu contoh metode ekstraksi ciri citra adalah ekstraksi ciri orde satu atau disebut juga dengan ekstraksi ciri orde pertama. Ekstraksi ciri orde satu merupakan metode pengambilan ciri yang didasarkan pada karakteristik histogram citra. Beberapa parameter ciri orde satu antara lain adalah mean, skewness, variance, kurtosis, dan entropy. Parameter ciri tersebut dapat digunakan sebagai masukan dalam algoritma identifikasi untuk mengenali objek dalam citra. Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk mengidentifikasi jenis bunga menggunakan ekstraksi ciri orde satu dan algoritma multisvm. Citra yang digunakan terdiri dari lima jenis bunga yaitu calendula, iris, leucanthemum maximum, peony, dan rose. Pada data latih digunakan 6 citra pada masing-masing jenis bunga sehingga jumlah total data latih adalah 30 citra. Sedangkan pada data uji digunakan 2 citra pada masing-masing jenis bunga sehingga jumlah total data uji adalah 10 citra (sumber dataset citra: https://www.kaggle.com/olgabelitskaya/flower-color-images).
Beberapa citra pada data latih ditunjukkan pada gambar berikut ini:
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);
Jaringan Syaraf Tiruan untuk Identifikasi Jenis Bunga
Jaringan syaraf tiruan (neural network) merupakan algoritma yang mampu melakukan identifikasi suatu kelas berdasarkan ciri masukan yang diberikan. Algoritma ini akan melatihkan ciri masukan yang diberikan pada masing-masing kelas sehingga diperoleh suatu arsitektur jaringan dan bobot-bobot awal yang mampu memetakan ciri masukan ke dalam kelas keluaran.
Terdapat banyak jenis jaringan syaraf tiruan, di antaranya adalah backpropagation, perceptron, probablistik neural network, radial basis network, dll.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab (menggunakan matlab r2015b) untuk mengidentifikasi jenis bunga menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan radial basis function (rbfnn). Pada proses pelatihan jaringan digunakan 100 citra latih yang terdiri dari 50 citra bunga dengan jenis kansas state flower dan 50 citra bunga berjenis marguerite daisy. Sedangkan pada proses pengujian digunakan 60 citra uji yang terdiri dari 30 citra bunga kansas state flower dan 50 citra bunga marguerite daisy.
Citra bunga yang digunakan dalam pemrograman ini diunduh dari halaman website http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/17/. Contoh citra bunga yang digunakan ditunjukkan pada gambar berikut.
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
Pemrograman Matlab 