Blog Archives
Pengenalan Warna Objek
Komponen Hue dari citra HSV (Hue, Saturation, Value) merupakan suatu komponen yang merepresentasikan warna dari panjang gelombang cahaya tampak (merah, jingga, kuning, hijau, biru, ungu). Oleh karena itu, komponen ini dapat digunakan sebagai acuan untuk melakukan pengenalan warna suatu objek pada citra digital.
Berikut ini merupakan contoh pengolahan citra digital untuk melakukan pengenalan warna suatu objek berdasarkan komponen Hue.
Langkah-langkah pengolahan citra dan pemrograman MATLAB yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Membaca citra RGB asli
clc; clear; close all; I = imread('stabilo.jpg'); 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
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 | ![]() |
![]() |
Pengolahan Citra Digital untuk Deteksi Tepi Obyek
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk mendeteksi objek dalam citra digital menggunakan metode deteksi tepi roberts.
Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Membaca citra asli
-read more->
Pengolahan Citra Digital untuk Mendeteksi Warna dan Bentuk Obyek
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman GUI Matlab untuk mendeteksi warna dan bentuk suatu objek pada citra digital.
Proses deteksi warna diawali dengan mengkonversi ruang warna citra RGB (Red, Green, Blue) menjadi HSV (Hue, Saturation, Value). Selanjutnya proses klasifikasi warna dilakukan berdasarkan pengelompokan nilai Hue.
Sedangkan proses deteksi bentuk diawali dengan mengkonversi ruang warna citra RGB menjadi grayscale. Setelah itu dilakukan thresholding sehingga diperoleh citra biner. Kemudian dilakukan ekstraksi ciri morfologi dari citra biner berdasarkan parameter eccentricity dan metric. Proses klasifikasi citra dilakukan berbasis aturan (rule based) sederhana.
Model Ruang Warna Pengolahan Citra
Dalam bidang pengolahan citra digital dikenal berbagai macam ruang warna (color space) citra.
Yang paling umum adalah ruang warna RGB (Red, Green, Blue).
Ruang warna RGB mendefinisikan suatu warna berdasarkan tiga kanal (channel) warna yaitu merah, hijau, dan biru.
Ruang warna RGB untuk citra truecolor 24 bit diilustrasikan oleh gambar berikut:
-read more->
Cara menghitung koefisien korelasi menggunakan matlab
Koefisien korelasi merupakan suatu nilai yang digunakan untuk mengukur tingkat kedekatan hubungan antara dua variabel.
Koefisien korelasi memiliki nilai berkisar antara -1 sampai dengan +1.
Koefisien korelasi bernilai +1 berarti bahwa dua variabel berkorelasi sempurna antara satu dengan yang lain atau dapat dikatakan dua variabel tersebut identik.
Nilai positif (+) menunjukkan hubungan dua variabel yang sebanding atau berbanding lurus.
Koefisien korelasi bernilai 0 berarti bahwa dua variabel sama sekali tidak berhubungan/berkaitan satu sama lain.
Dan koefisien korelasi bernilai negatif (-) berarti bahwa dua variabel memiliki hubungan yang berbanding terbalik.
Koefisien korelasi dapat dihitung menggunakan persamaan berikut:
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk menghitung koefisien korelasi antara dua variabel.
Sebagai contoh, misalnya kita ingin merancang bangun alat untuk mengukur suhu menggunakan sensor jenis LM35, maka setelah alat tersebut dibuat perlu kita validasi dengan hasil pengukuran alat ukur suhu standar seperti termometer digital.
Langkah-langkah menghitung koefisien korelasi menggunakan matlab adalah sebagai berikut:
1. Mempersiapkan data, pada contoh ini data terdiri dari hasil pengukuran suhu menggunakan alat dan hasil pengukuran suhu menggunakan termometer digital. Data disajikan dalam format .xlsx (excel)
-read more->