Blog Archives
Source Code MATLAB: Klasifikasi Jenis Daun Menggunakan Algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)
Pengolahan citra telah berkembang pesat dalam berbagai bidang, termasuk dalam identifikasi dan klasifikasi jenis daun. Artikel ini membahas penerapan teknik pengolahan citra untuk mengklasifikasikan jenis daun dengan menggunakan algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Proses pengolahan citra melibatkan segmentasi citra menggunakan metode Otsu Thresholding dan ekstraksi ciri bentuk dan tekstur. Kombinasi metode ini memberikan hasil yang akurat dalam mengidentifikasi jenis daun dengan akurasi yang tinggi.
Pengenalan jenis daun memiliki berbagai aplikasi penting dalam ilmu pertanian, ekologi, dan konservasi alam. Teknologi pengolahan citra telah menjadi alat yang sangat berguna dalam mengotomatisasi proses ini. Berikut ini merupakan langkah-langkah pengolahan citra yang digunakan untuk mengklasifikasikan jenis daun menggunakan algoritma ANFIS.
-read more->Source Code MATLAB: Segmentasi Citra Menggunakan Metode Active Contour
Abstrak:
Segmentasi citra merupakan salah satu tahap penting dalam pemrosesan citra yang bertujuan untuk memisahkan objek dari latar belakangnya. Dalam artikel ini, kami membahas penggunaan metode active contour untuk segmentasi citra menggunakan perangkat lunak MATLAB. Metode active contour, juga dikenal sebagai kurva level set, telah terbukti efektif dalam menangani berbagai jenis objek dan latar belakang. Kami menjelaskan langkah-langkah implementasi algoritma active contour dalam MATLAB menggunakan contoh kode sederhana, serta memberikan pemahaman yang mendalam tentang konsep dan aplikasi dari metode tersebut.
Kata Kunci: Segmentasi Citra, Active Contour, Kurva Level Set, MATLAB.
-read more->
Deteksi Tepi Dalam Pengolahan Citra Digital
Dalam dunia pengolahan citra digital, deteksi tepi merupakan salah satu teknik yang paling penting dan sering digunakan. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi konsep deteksi tepi citra, metode-metode yang digunakan, serta aplikasi dan pentingnya teknik ini dalam berbagai bidang.
Apa itu Deteksi Tepi Citra?
Deteksi tepi adalah proses mengidentifikasi dan menyoroti perubahan tajam dalam intensitas piksel dalam sebuah citra. Tepi dalam citra merujuk pada batas atau perubahan signifikan dalam warna atau kecerahan antara objek dan latar belakang. Teknik ini penting dalam pengolahan citra karena tepi sering kali mencerminkan batas antara objek dalam citra, dan deteksi tepi membantu dalam segmentasi objek dan ekstraksi fitur.
-read more->Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya
Pengolahan citra digital (image processing) adalah salah satu bidang yang berkembang pesat dalam era teknologi informasi saat ini. Dengan kemajuan teknologi, pengolahan citra digital tidak lagi hanya menjadi alat untuk memperbaiki foto-foto pribadi kita, tetapi juga telah menjadi inti dari berbagai aplikasi dalam berbagai industri, mulai dari kedokteran hingga keamanan, dan bahkan hiburan.
Analisis Tekstur Menggunakan Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)
Analisis tekstur merupakan aspek penting dalam pengolahan citra yang berkaitan dengan karakteristik visual permukaan objek dalam citra. Salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis tekstur adalah Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). Dalam artikel ini, akan dijelaskan bagaimana GLCM bekerja dan bagaimana fitur seperti kontras, korelasi, energi, dan homogenitas dapat diekstraksi dari GLCM untuk memahami lebih dalam tentang tekstur citra.
Pemrograman MATLAB Untuk Akuisisi Citra Digital Menggunakan Webcam
Akuisisi citra digital adalah langkah penting dalam berbagai aplikasi, termasuk pemrosesan citra, visi komputer, dan pengenalan pola. MATLAB adalah lingkungan pemrograman yang kuat yang mendukung akses dan pengambilan citra dari perangkat webcam dengan mudah. Pemrograman MATLAB dapat digunakan untuk mengakuisisi citra digital dengan mudah menggunakan webcam. Artikel ini membahas langkah-langkah yang diperlukan untuk mengakses dan mengambil citra dari webcam menggunakan MATLAB. Ini termasuk inisialisasi kamera, pengambilan citra, dan tampilan citra yang diakuisisi dalam lingkungan MATLAB.
Template Matching Menggunakan MATLAB
Template matching adalah sebuah teknik dalam pengolahan citra digital untuk mencari bagian kecil dari sebuah citra yang cocok dengan sebuah citra template. Berikut adalah beberapa informasi mengenai template matching:
- Template matching digunakan untuk berbagai aplikasi, seperti pengenalan objek, deteksi wajah, dan pengenalan karakter.
- Template matching bekerja dengan cara memindai citra dengan citra template dan mencari bagian citra yang cocok dengan citra template. Citra template adalah sebuah citra kecil yang digunakan sebagai acuan untuk mencari bagian citra yang cocok.
- Template matching dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai metode, seperti metode cross-correlation dan metode normalized cross-correlation. Metode cross-correlation menghitung korelasi antara citra template dan citra yang dipindai, sedangkan metode normalized cross-correlation menghitung korelasi yang dinormalisasi antara citra template dan citra yang dipindai.
- Template matching dapat dihitung menggunakan berbagai bahasa pemrograman dan pustaka pengolahan citra digital, seperti MATLAB dan OpenCV.
- Template matching memiliki beberapa kelemahan, seperti sensitivitas terhadap perubahan skala, rotasi, dan pergeseran citra. Oleh karena itu, template matching sering digunakan dalam kombinasi dengan teknik pengolahan citra lainnya untuk meningkatkan akurasi dan keandalan sistem.
Klasifikasi Jenis Jambu Biji Menggunakan Convolutional Neural Network AlexNet
Jambu biji adalah buah tropis yang populer dan memiliki berbagai variasi jenis. Klasifikasi jenis jambu biji menjadi penting dalam mengidentifikasi varietas dan mengelola persediaan buah. Dalam upaya ini, pengolahan citra dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) khususnya AlexNet telah membuktikan efektivitasnya dalam mengklasifikasikan jenis jambu biji, termasuk jambu biji kristal dan jambu biji lokal.
Teknologi pengolahan citra telah menghadirkan terobosan signifikan dalam berbagai industri, termasuk pertanian dan produksi pangan. Identifikasi jenis jambu biji dengan akurasi tinggi adalah langkah penting dalam memastikan kualitas dan diversitas produk buah.
-read more->Memahami Algoritma Naive Bayes: Konsep dan Penerapan
Algoritma Naive Bayes adalah pendekatan klasifikasi yang populer dalam dunia kecerdasan buatan dan pemrosesan bahasa alami. Artikel ini akan menjelaskan konsep dasar algoritma Naive Bayes, mengapa algoritma ini penting, serta bagaimana mengimplementasikannya dalam berbagai aplikasi.
Algoritma Naive Bayes didasarkan pada teorema probabilitas Bayes dan digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori yang sesuai. Meskipun memiliki asumsi “naif” (sederhana) tentang independensi fitur, algoritma ini sering memberikan hasil yang memuaskan dalam berbagai konteks. Naive Bayes telah sukses diterapkan dalam spam filtering, analisis sentimen, klasifikasi dokumen, dan banyak aplikasi lainnya.
-read more->Memahami Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ)
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) telah menjadi salah satu pilar utama dalam dunia kecerdasan buatan, memungkinkan kita untuk memodelkan dan memahami pola-pola dalam data. Learning Vector Quantization (LVQ) adalah salah satu algoritma JST yang memiliki aplikasi khusus dalam tugas-tugas klasifikasi dan pengenalan pola. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari konsep dasar LVQ, cara kerjanya, dan penerapannya dalam pengenalan pola.
Pemrograman Matlab 