Blog Archives
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);
Segmentasi Citra dengan Metode Thresholding
Thresholding merupakan salah satu metode segmentasi citra yang memisahkan antara objek dengan background dalam suatu citra berdasarkan pada perbedaan tingkat kecerahannya atau gelap terang nya. Region citra yang cenderung gelap akan dibuat semakin gelap (hitam sempurna dengan nilai intensitas sebesar 0), sedangkan region citra yang cenderung terang akan dibuat semakin terang (putih sempurna dengan nilai intensitas sebesar 1). Oleh karena itu, keluaran dari proses segmentasi dengan metode thresholding adalah berupa citra biner dengan nilai intensitas piksel sebesar 0 atau 1. Setelah citra sudah tersegmentasi atau sudah berhasil dipisahkan objeknya dengan background, maka citra biner yang diperoleh dapat dijadikan sebagai masking utuk melakukan proses cropping sehingga diperoleh tampilan citra asli tanpa background atau dengan background yang dapat diubah-ubah.
Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab mengenai aplikasi dari metode thresholding untuk melakukan segmentasi terhadap citra digital. Setelah objek berhasil disegmentasi, proses selanjutnya adalah mengganti-ganti background citra rgb asli
Langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Membaca dan menampilkan citra asli
clc; clear; close all; % Object Img = imread('the mario bros.jpg'); figure, imshow(Img);
Pengolahan Video untuk Mendeteksi Warna Kulit
Deteksi warna kulit dapat dilakukan dengan cara melakukan transformasi ruang warna citra. Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab mengenai deteksi warna kulit pada ruang warna YCbCr yang terdiri dari luminance (Y) dan chrominance (Cb dan Cr). Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Membaca video asli
2. Mengekstrak setiap frame pada video asli
3. Melakukan transformasi ruang warna citra yang semula berada pada ruang warna RGB menjadi ruang warna YCbCr
4. Melakukan segmentasi warna kulit pada ruang warna YCbCr berdasarkan nilai Y (20 s.d 60), Cb (117 s.d 127) dan Cr (133 s.d 153)
5. Menjalankan seluruh frame hasil pengolahan secara sekuensial dalam bentuk video
Pada contoh ini digunakan video dengan spesifikasi:
Property | Nilai |
Title | Maze Runner The Scorch Trials 2015.mp4 |
Durasi | 10 detik |
Panjang frame | 640 |
Lebar frame | 480 |
Frame rate | 23 frame/ detik |
Jumlah frame | 246 |
Pengenalan Matlab
Matlab (Matrix Laboratory) merupakan software aplikasi interaktif untuk komputasi numerik dan visualisasi data. Dengan menggunakan bahasa tingkat tinggi (high level language), Matlab sangat mudah untuk dioperasikan oleh penggunanya. Matlab banyak digunakan oleh kalangan akademisi maupun industri. Kita dapat mengunjungi situs resmi matlab di http://www.mathworks.com/products/matlab/
Mathwork Product Overview