Blog Archives

Identifikasi Jenis Buah Tomat Berdasarkan Analisis Bentuk Dan Tekstur


Analisis bentuk dan tekstur dapat digunakan untuk merancang sebuah sistem identifikasi objek. Berikut ini merupakan contoh pemrograman MATLAB untuk mengidentifikasi jenis buah tomat (hijau dan merah) berdasarkan analisis bentuk dan tekstur. Analisis bentuk dilakukan menggunakan parameter metric dan eccentricity, sedangkan analisis tekstur dilakukan menggunakan metode Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) dengan parameter contrast, correlation, energy, dan homogeneity.

Langkah-langkah pemrograman-nya adalah sebagai berikut:
1. Mempersiapkan citra buah tomat

Citra yang digunakan berjumlah 8 yang terdiri dari 4 citra buah tomat berwarna hijau dan 4 citra buah tomat berwarna merah

-read more->

Ekstraksi Ciri Citra Grayscale


Ekstraksi ciri merupakan tahapan yang sangat penting dalam pengenalan pola. Tahapan ini bertujuan untuk memperoleh informasi yang terkandung dalam suatu citra untuk kemudian dijadikan sebagai acuan untuk membedakan antara citra yang satu dengan citra yang lain.

Ekstraksi ciri dapat dilakukan setelah tahapan segmentasi citra (memisahkan antara objek dengan background) maupun tanpa segmentasi citra (objek adalah background dan background adalah objek).

Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab untuk melakukan ekstraksi ciri citra grayscale baik yang didahului dengan tahapan segmentasi maupun tidak.

Langkah-langkah pemrogramannya yaitu:

A. Ekstraksi ciri didahului dengan segmentasi

1. Membaca dan menampilkan citra RGB asli

clc; clear; close all; warning off all;
I = imread('candy.png');
figure, imshow(I);

candy

-read more->

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 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

-read more->

Pengolahan Citra untuk Deteksi Warna Kulit (Skin Detection)


Deteksi warna kulit (skin color detection) merupakan salah satu proses segmentasi yang memisahkan region objek dalam citra berdasarkan pada perbedaan warna. Objek yang memiliki warna tertentu dipisahkan dengan objek yang memiliki warna lainnya. Hasil segmentasi dapat digunakan untuk proses selanjutnya seperti ekstraksi ciri atau klasifikasi citra. Pada contoh ini, warna kulit didefiniskan dalam ruang warna  YCbCr dengan nilai Cb antara 77 s.d 127 dan nilai Cr antara 133 s.d 173.

Deteksi warna kulit merupakan salah satu tahapan awal dalam computer vision untuk mendeteksi hal-hal yang berkaitan dengan manusia (people detection). Deteksi warna kulit dapat dijadikan sebagai metode segmentasi  untuk pengenalan wajah (face recognition) maupun pengenalan organ tubuh lainnya. Sistem tersebut dapat dikembangkan lebih lanjut untuk sistem biometrik.

Langkah-langkah proses segmentasi warna kulit adalah sebagai berikut:
1. Melakukan penyeimbangan warna RGB (Color Balanced 24-bit RGB Image)
2. Melakukan transformasi ruang warna RGB menjadi YCbCr
3. Melakukan segmentasi warna kulit berdasarkan nilai Cb antara 77 s.d 127 dan nilai Cr antara 133 s.d 173
4. Menampilkan hasil segmentasi

Hasil segmentasi ditunjukkan pada gambar berikut:

No                     Citra Asli      Hasil Deteksi Warna Kulit
1
2
3
4

-read more->

%d bloggers like this: