Blog Archives
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.
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.
Segmentasi Citra Menggunakan Metode Active Contour
Segmentasi citra adalah proses penting dalam pengolahan citra yang bertujuan untuk memisahkan objek dari latar belakang. Salah satu metode yang populer dalam segmentasi citra adalah metode Active Contour, juga dikenal sebagai “Snake”. Metode Active Contour adalah teknik yang fokus pada penggunaan kurva atau kontur yang dapat menyesuaikan diri dengan batas objek dalam citra. Artikel ini menjelaskan konsep dasar dari metode Active Contour serta algoritma yang digunakan untuk mengimplementasikannya.
Identifikasi Fraktur Tulang Tibia dan Fibula dengan Support Vector Machine (SVM)
Fraktur tulang adalah cedera serius yang sering terjadi akibat berbagai kecelakaan atau aktivitas fisik yang berlebihan. Identifikasi fraktur tulang dengan cepat dan tepat sangat penting untuk menentukan perawatan yang sesuai. Salah satu pendekatan untuk mengidentifikasi fraktur tulang adalah melalui analisis citra radiografi. Dalam artikel ini, akan dijelaskan bagaimana pengolahan citra, khususnya dengan metode deteksi tepi Canny dan ekstraksi ciri menggunakan metode moment invariant, dapat digunakan untuk identifikasi fraktur tulang tibia dan fibula dengan bantuan algoritma Support Vector Machine (SVM).
Pengolahan Video: Deteksi Pergerakan Manusia Menggunakan Transformasi Ruang Warna HSV
Pengolahan video adalah proses manipulasi dan analisis terhadap rangkaian gambar (frame) yang diambil dalam urutan waktu. Video adalah sekumpulan gambar bergerak yang direkam secara berurutan untuk menciptakan ilusi gerakan. Pengolahan video melibatkan sejumlah teknik dan algoritma yang digunakan untuk mengubah, memanipulasi, dan menganalisis konten visual dalam video. Salah satu penerapan pengolahan video adalah untuk mendeteksi pergerakan manusia.
Pengenalan Sandi Morse Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Jaringan syaraf tiruan backpropagation adalah algoritma supervised learning yang meniru prinsip kerja jaringan syaraf manusia. Algoritma ini menghitung gradien dari fungsi kerugian untuk setiap bobot dengan aturan rantai. Backpropagation adalah inti dari pelatihan jaringan syaraf dan merupakan metode penyetelan bobot jaringan berdasarkan tingkat kesalahan yang diperoleh pada epoch sebelumnya. Penyetelan bobot yang tepat memungkinkan pengurangan tingkat kesalahan dan membuat model lebih dapat diandalkan dengan meningkatkan generalisasi. Jaringan syaraf tiruan backpropagation telah banyak diterapkan pada berbagai bidang pengolahan citra salah satunya untuk pengenalan sandi morse.
Klasifikasi Jenis Buah Mangga Menggunakan Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network (CNN) adalah jenis arsitektur jaringan syaraf tiruan yang umumnya digunakan dalam bidang Computer Vision. CNN digunakan untuk memproses data dengan topologi grid, seperti gambar atau video. Dalam algoritmanya, CNN menggunakan operasi matematika yang disebut konvolusi untuk menggantikan perkalian matriks umum pada setidaknya satu lapisannya. Lapisan (layer) dalam CNN yang umumnya digunakan antara lain Convolutional Layer, Batch Normalization Layer, ReLU (Rectified Linear Activation) Layer, Max Pooling Layer, Fully Connected Layer, dan Softmax Layer. CNN banyak diterapkan pada berbagai bidang pengolahan citra salah satunya untuk klasifikasi jenis buah mangga.
Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ)
Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) adalah jenis jaringan syaraf tiruan yang digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam beberapa kategori atau kelas yang telah ditentukan. LVQ adalah metode yang termasuk dalam kelompok algoritma “competitive learning”, yang berarti bahwa neuron-neuron dalam jaringan bersaing untuk memenangkan vektor input yang diberikan dan belajar untuk mewakili kelas tertentu.
Identifikasi Kesegaran Ikan Nila Menggunakan Metode K-Nearest neighbor (K-NN)
Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) adalah metode ekstraksi ciri tekstur pada citra digital yang menghitung frekuensi kemunculan pasangan nilai intensitas piksel dalam citra pada jarak dan arah tertentu. GLCM merepresentasikan hubungan spasial antara dua piksel dalam citra dan dapat digunakan untuk mengukur ciri tekstur seperti kekasaran, kehalusan, dan kehomogenan pada citra. GLCM dapat digunakan bersama-sama dengan metode ekstraksi ciri lainnya, seperti momen warna HSV, untuk meningkatkan akurasi pengenalan citra. GLCM telah banyak digunakan dalam berbagai aplikasi contohnya seperti identifikasi kesegaran ikan nila.
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.
Pemrograman Matlab 