Blog Archives
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:
Thresholding
Thresholding merupakan salah satu metode segmentasi citra di mana prosesnya didasarkan pada perbedaan derajat keabuan citra.
Dalam proses ini dibutuhkan suatu nilai batas yang disebut dengan nilai threshold.
Nilai intensitas citra yang lebih dari atau sama dengan nilai threshold akan diubah menjadi 1 (berwarna putih) sedangkan nilai intensitas citra yang kurang dari nilai threshold akan diubah menjadi 0 (berwana hitam). Sehingga citra keluaran dari hasil thresholding adalah berupa citra biner.
Persamaan yang digunakan untuk mengkonversi nilai piksel citra grayscale menjadi biner pada metode thresholding adalah:
di mana
f(x,y) adalah citra grayscale
g(x,y) adalah citra biner
T adalah nilai threshold
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 aplikasi 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);
Pembuatan Database Mahasiswa menggunakan MATLAB
Berikut ini merupakan contoh pemrograman GUI Matlab R2015b untuk pembuatan database mahasiswa. Sistem yang dirancang meliputi Form Registrasi Mahasiswa, Form Status Mahasiswa, dan Form Database Mahasiswa. Data mahasiswa disimpan dalam bentuk tabel dengan ekstensi .mat.
Langkah-langkah registrasi dan visualisasi database mahasiswa adalah sebagai berikut:
1. Membuka tampilan menu awal
Pada menu ini terdapat beberapa tombol untuk menuju ke sub menu lain di antaranya adalah Form Registrasi, Form Status, Form Database, dan Sub menu keluar
Segmentasi Warna Citra Digital
Segmentasi citra merupakan suatu proses yang bertujuan untuk memisahkan antara region foreground dengan region background. Pemisahan tersebut didasarkan pada perbedaan karakteristik masing-masing region yang mencolok.
Pada contoh pemrograman ini, dilakukan segmentasi citra berdasarkan pada perbedaan warna antara foreground dengan background. Dalam citra digital, warna yang merupakan spektrum cahaya tampak (merah, jingga, kuning, hijau, biru, ungu) direpresentasikan oleh nilai Hue. Oleh sebab itu, proses segmentasi citra pada pemrograman ini dilakukan pada ruang warna HSV (Hue, Saturation, Value).
Langkah-langkah pemrograman matlab untuk melakukan segmentasi warna adalah sebagai berikut:
1. Membaca dan menampilkan citra asli. Citra yang digunakan adalah citra bird.jpg di mana foreground atau objek yang dimaksud adalah berupa burung.
clc; clear; close all; warning off all; % Membaca citra asli RGB = imread('bird.jpg'); figure, imshow(RGB);diperoleh tampilan
Pemrograman Matlab 