Blog Archives

Mendeteksi Objek yang Berbentuk Lingkaran

Bentuk merupakan salah satu ciri yang dapat diekstrak dari suatu objek. Ciri ini dapat digunakan untuk membedakan antara objek yang satu dengan lainnya. Berikut ini merupakan contoh aplikasi pengolahan citra untuk mendeteksi objek yang berbentuk lingkaran. Salah satu parameter yang dapat digunakan untuk mendefinisikan bentuk lingkaran adalah metric. Metric merupakan nilai perbandingan antara luas dan keliling suatu objek. Nilai metric berkisar antara 0 s.d 1. Objek yang berbentuk lingkaran, nilai metric nya mendekati angka satu. Materi lebih lanjut mengenai nilai metric dapat dilihat pada halaman berikut ini: Ekstraksi Ciri

Langkah-langkah pengolahan citra dan pemrograman MATLAB yang dilakukan untuk mendeteksi objek yang berbentuk lingkaran adalah:

1. Membaca citra RGB asli

clc; clear; close all;
I = imread('shape object.jpg');
figure, imshow(I);

16 Comments

Tags: citra adalah, citra biner, citra digital adalah, citra grayscale, citra RGB, contoh pengolahan citra sederhana, dasar-dasar pengolahan citra digital, definisi citra, definisi thresholding, deteksi lingkaran, deteksi objek lingkaran, digital image processing, ekstraksi ciri, ekstraksi ciri citra, image processing, koding matlab deteksi objek, nilai threshold, operasi morfologi, pengertian citra rgb, pengolahan citra, Pengolahan Citra Digital, pengolahan citra digital adalah, pengolahan citra digital sederhana, pengolahan citra sederhana, ruang warna citra rgb, ruang warna citra ycbcr, segmentasi citra, source code matlab sederhana, thresholding adalah, thresholding citra

Pengolahan Citra Digital untuk Mendeteksi Warna dan Bentuk Obyek

Jul 2

Posted by adi pamungkas

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.

1. Membuka tampilan GUI awal