COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA
|
|
- Suharto Cahyadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Seminar Nasional Teknologi Terapan SNTT 2013 (26/10/2013) COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA Isnan Nur Rifai *1 Budi Sumanto *2 Program Diploma Elektronika & Instrumentasi Sekolah Vokasi, Universitas Gadjah Mada *1 *2 Abstrak Modernisasi alat instrumentasi pengukur jarak suatu obyek makin berkembang dengan munculnya banyak metode dan jenis hardware yang dipakai. Dalam penelitian kali ini akan coba dirancang pengukur jarak obyek bola menggunakan computer vision, yaitu penghitungan jarak bola terhadap kamera dengan menggunakan pengenalan pola dan perbandingan besar obyek sebenarnya dengan besarnya obyek relatif yang ditangkap oleh kamera. Metode yang digunakan untuk menghitung jarak adalah dengan memanfaatkan citra kamera sebagai input sistem. Citra obyek digunakan untuk proses penentuan koordinat posisi target berdasarkan penghitungan bagian/area pada gambar. Sebelum penghitungan diperlukan adanya proses identifikasi untuk mengenali obyek yang dijadikan target. Proses identifikasi obyek ini akan menggunakan algoritma Haar. Setelah koordinat posisi target ditemukan, kemudian dihitung jari jari bola berdasarakan pixel yang digunakan. Besar jari jari inilah yang nantinya akan dibandingkan dengan jari jari sebenarnya untuk menghitung jarak bola. Sistem penghitungan jarak jarakobyekterhadapkamera yang telahdibuatmampumendeteksijarakobyekdengantingkatkesalahan 8.59 cm meskipun dalam rentang yang masih sangat terbatas yaitu pada cm. Hasil tersebut belum sesuai yang diharapkan peneliti karena dengan rentang yang relatif kecil diharapkan mampu mendeteksi obyek dengan tingkat kesalahan kurang dari 5 cm. Kata kunci: Computer Vision, Algoritma Haar, Jarak Obyek. 1. PENDAHULUAN dikembangkan sehingga dapat digunakan sebagai Beberapa perusahaan besar di bidang otomasi sensor dalam mendeteksi sebuah benda melalui industri seperti Festo Didactic telah menciptakan beberapa tahap pengolahan citra. Webcam robot omni-directional drive yang dapatbergerak 360 dimanfaatkan sebagai indra penglihatan dalam robot derajat dan memiliki berbagai sensor yang dapat yang dapat digunakan untuk menangkap gambar diprogram sesuai kebutuhan yang diberi nama dan kemudian gambar tersebut akan diolah untuk Robotino. Robot ini terintegrasi dengan sebuah menentukan objek yang dideteksi. webcam dengan interface USB yang dapat Modernisasi alat instrumentasi pengukur jarak mendeteksi garis yang biasa digunakan sebagai line suatu obyek makin berkembang dengan munculnya tracer. Pemanfaatan webcam ini dapat banyak metode dan jenis hardware yang dipakai. Dalam penelitian kali ini akan coba dirancang 464
2 pengukur jarak obyek bola dengan memanfaatkan webcam computer vision, yaitu penghitungan jarak bola terhadap kamera dengan menggunakan pengenalan pola dan perbandingan besar obyek sebenarnya dengan besarnya obyek relatif yang ditangkap oleh kamera. 2. TINJAUAN PUSTAKA Literatur menunjukkan bahwa penelitian dibidang pemanfaatn computer vision sebagai pengenalan poladan telemetri sudah banyak dilakukan dengan metode yang berbeda-beda.salah satunya yang dilakukan oleh Yoanes N pada penelitianyang berjudul Rancangbangun sensor jarak dengan korespondensi citra dengan ekstraksi fitur surf dan konsep stereo vision, penelitian tersebut bertujuan untuk mendapatkan informasi jarak dalam rentang 20cm sampai 160cm. Sistem ini menggunakan dua buah kamera web (webcam) sebagai pencitra, dan komputer sebagai pemroses citra. Implementasi dari sistem ini menggunakan pustaka OpenCV 2.1 yang sudah terdapat fungsi untuk capturing, kalibrasi, rekstifikasi, dan pencarian fitur. Pencarian fitur dilakukan dengan algoritma SURF (Speeded Up Robust Feature). Penelitian yang dilakukan oleh Made B.I yang berjudul Robot pengikut bola menggunakan sensor kamera berbasis metoda opencv camshift. Pada penelitian ini metoda yang digunakan untuk mendeteksi bola pada lingkungan sekitarnya adalah metoda camshift. Subsistem perangkat keras yang digunakan adalah suatu mobile base robot yang telah dibuat pada penelitian sebelumnya. Dan subsistem pengendali menggunakan satu buah mikrokontroler ATMEGA8535 dan kamera dapat menagkap gambar pada jarak 50 sampai dengan 120 cm. Penelitian berikutnya oleh Hermawan yang berjudul Pelacakan beberapa objek menggunakan OpenCV Dalam analisanya, Hermawan menggunakan bahasa pemrograman Pascal dan library Open Source Computer Vision (OpenCV) sebagai piranti lunak. Dengan OpenCV dan metode image processing menggunakan webcam maka program JST dapat melakukan tracking beberapa objek. Proses image processing digunakan untuk mendeteksi objek bola, sehingga dari proses ini didapatkan data mengenai titik tengah objek dan luasan objek yang terdeteksi. Dari data yang didapatkan tersebut digunakan sebagai pendekatan lintasan objek dari proses tracking. Keberhasilan program JST ditentukan oleh kecermatan dalam melakukan image processing dan knowledge base dari pembelajaran yang diberikan. 3. METODOLOGI 3.1 Dasar Teori Citra atau image adalah representasi dua dimensi yang diciptakan dari sebuah gambar atau pandangan. Pengertian lain dari citra adalah gambar dua dimensi yang dihasilkan dari gambar analog dua dimensi yang kontinyu menjadi gambar diskrit melalui proses sampling. Citra digital dapat didefinisikan sebagai fungsid ua variable f(x,y), dimana x dan y adalah koordinat spasial sedangkan nilai f(x,y) adalah intensitas citra pada koordinat tersebut. Hal tersebut seperti ilustrasi pada Gambar 1.Teknologi dasar untuk menciptakan dan menampilkan warna pada citra digital berdasarkan pada penelitian bahwa sebuah warna merupakan kombinasi dari tiga warna dasar yakni warna merah, hijau, dan biru. (Simanjuntak,2009). Gambar 1. koordinat piksel pada citra digital 465
3 Citra digital adalah citra f(x,y) yang telah didigitalisasi baik koordinat area maupun brightness level. Nilai f di koordinat (x,y) menunjukkan brightness (kecerahan) atau grayness level dari citra pada titik tersebut. Satuan atau bagian terkecil dari citra digital disebut piksel (pixel ataupicture element).umumnya citra dibentuk dari kotak-kotak piksel yang teratur sehingga jarak horizontal dan vertical antara piksel adalah sama pada seluruh bagian citra. Dalam komputer setiap piksel diwakili oleh dua buah bilangan bulat integer untuk menunjukkan lokasinya dalam bidang citra dan untuk menunjukkan lokasi suatu piksel. Koordinat (0,0) digunakan untuk posisi kiri atas dalam bidang citra dan koordinat (m-1, n-1) digunakan untuk posisi kanan bawah dalam citra berukuran m x n piksel. Persamaan 3.1 merupakan koordinat piksel (x,y) pada citra berukuran m x n (Simanjuntak,2009). Segmentasi Citra Segmentasi citra merupakan proses mempartisi atau membagi citra menjadi beberapa daerah atau objek. Segmentasi merupakan proses yang penting dalam pengenalan objek yang tersaji secara visual. Proses ini bertujuan untuk memisahkan wilayah (region) objek dengan wilayah latar belakang. Selanjutnya wilayah objek yang telah tersegmentasi digunakan untuk proses berikutnya (Simanjuntak, 2009). Segmentasi objek pada citra dapat dilakukan dengan tiga metode yaitu ambang batas (thresholding), berbasis tepi (edge-based), dan berbasis wilayah atau region (region based). Thresholding (pengambangan) adalah proses mengubah citra berderajat keabuan menjadi citra biner atau hitam putih sehingga dapat diketahui daerah mana yang termasuk objek dan background dari citra secara jelas. Pada operasi ini mensegmentasikan citra menjadi dua wilayah yaitu wilayah objek dan wilayah latar belakang atau background. Wilayah objek diset berwarna putih sedangkan sisanya diset berwarna hitam (atau sebaliknya). Metode berbasis tepi (edge-based) adalah suatu metode yang mengidentifikasikan perubahan nilai intensitas derajat keabuan yang mendadak (besar) dalam suatu jarak yang singkat. Yang dimaksud dengan tepi (edge) adalah batas antara dua daerah dengan nilai gray level yang relative berbeda, dapat disebut sebagai daerah atau titik yang memiliki perubahan intensitas yang besar dalam jarak yang pendek. Penentuan Jarak. Citra obyek digunakan untuk proses penentuan koordinat posisi target berdasarkan penghitungan bagian/area pada gambar. Sebelum penghitungan, diperlukan adanya proses identifikasi untuk mengenali obyek yang dijadikan target. Proses identifikasi obyek ini akan menggunakan algoritma Haar. Setelah koordinat posisi target ditemukan, kemudian dihitung diameter bola berdasarakan pixel yang digunakan. Besar diameter inilah yang nantinya akan dibandingkan dengan jari jari sebenarnya untuk menghitung jarak bola. Metode yang digunakan dalam menentukan jarak obyek adalah dengan membandingkan ukuran pixel citra yang ditangkap pada jarak tertentu untuk menentukan parameter perbandingan ukuran. Dalam penelitian ini, yang digunakan sebagai perbandingan adalah diameter citra saat obyek berjarak 100cm dan 200cm. Koordinat posisi obyek pada citra juga menjadi hal yang perlu diperhatikan karena pada jarak yang sama, ukuran obyek pada posisi central (tengah) jauh berbeda dengan posisi obyek di pinggir atau di pojok seperti ditunjukkan pada gambar 2 berikut. 466
4 x 2 = Jarak ref 200 cm x 1 = Jarak ref 100 cm 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Gambar 2. Perbandingan diameter obyek pada koordinat berbeda. Dengan adanya perubahan diameter terhadap posisi koordinat gambar maka perlu dicari perbandingan yang sesuai berdasarkan jarak obyek terhadap titik central. Citra yang digunakan mempunyai dimensi 640x480 pixel, sehingga jarak obyek terhadap titik central dapat dihitung menggunakan persamaan 2 berikut, R = (x 320) 2 + (y 240) 2 R = Jarak obyek terhadap titik central x = koordinat x obyek y = koordinat y obyek Perlu adanya referensi besar diameter sebagai perbandingan dengan obyek yang ditangkap. Pada penelitian ini dibuat dua referensi yaitu pada jarak 100 cm dan 200 cm. Pada setiap rentang jarak tersebut dicari terlebih dahulu fungsi linier perbandingan diameter dan jarak terhadap titk tengah. Setelah mendapat diameter perbandingan barulah dapat diketahui jarak terukur dengan persamaan 3 berikut: Pengambilan data pertama kali menggunakan jarak 100 cm dengan posisi obyek relatif terhadap titik tengah citra dipindah pindah. Hal ini dilakukan untuk menentukan fungsi linier diameter (d) terhadap jarak (r). Hasil pengambilan data pada jarak 100 meter ditunjukkan pada tabel 1 berikut: Tabel 1. Data diameter obyek pada jarak 100 cm Data perbandingan Posisi dan Diameter pada (x) Jarak 100 Centimeter (y) Rx Ry Posisi (R) D (Px) Dari data diatas dibuat pemodelan grafiknya untuk menentukan fungsi linier seperti ditunjukkan pada gambar 3.Fungsi linier yang didapatkan adalah: d = 0, 07r + 117, 01 D = Diameter Terukur X = Jarak Terukur d 2 d 1 x 2 x 1 = D d 1 X x 1 d 2 = Diameter jarak 200 cm d 1 = Diameter jarak 100 cm 467
5 Gambar 3. Grafik perbadingan diameter obyek pada jarak 100cm Pengambilan data kedua menggunakan jarak 200 cm dengan posisi obyek relatif terhadap titik tengah citra dipindah pindah. Hasil pengambilan data pada jarak 200 meter ditunjukkan pada tabel 2 berikut: Tabel 2. Data diameter obyek pada jarak 200 cm Data perbandingan Posisi dan Diameter pada (x) Jarak 200 Centimeter (y) Rx Ry Posisi (R) D (Px) Dari data diatas dibuat pemodelan grafiknya untuk menentukan fungsi linier seperti ditunjukkan pada gambar 4.Fungsi linier yang didapatkan adalah: perbandingan posisi dan diameter obyek pada jarak 100 Centimeter d = 0, 04r + 39, 90 d = 0,07r + 117, perbandingan posisi dan diameter obyek pada jarak 200 Centimeter Gambar 4. Grafik perbadingan diameter obyek pada jarak 200cm Setelah mendapatkan dua fungsi acuan pada jarak 100 cm dan 200 cm, maka langkah selanjutnya tinggal perhitungan jarak obyek menggunakan persamaan 3 diatas. Hasil perhitungan yang didapatkan dari metode perbandingan ini ditunjukkan pada tabel 3 berikut: Tabel 3. Data hasil pengukuran obyek Data Hasil Pengukuran Jarak Obyek (x) (y) Pos (R) D (Px) Ukur (cm) Real (cm) error (cm) , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,80 Dari data diatas didapatkan rata rata kesalahan penghitungan adalah 8,59 cm dalam rentang jarak 100 cm sampai 200 cm. d = 0,04r + 39,
6 Seminar Nasional Teknologi Terapan SNTT 2013 (26/10/2013) 5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Sistem penghitungan jarak jarak obyek terhadap kamera yang telah dibuat mampu mendeteksi jarak obyek dengan tingkat kesalahan 8.59 cm meskipun dalam rentang yang masih sangat terbatas yaitu pada cm. Hasil tersebut belum sesuai yang diharapkan peneliti karena dengan rentang yang relatif kecil diharapkan mampu mendeteksi obyek dengan tingkat kesalahan kurang dari 5 cm. 5.2 Saran Penulis berasumsi bahwa nilai akurasi yang masih rendah tersebut dikarenakan besarnya citra yang diolah cukup kecil, sehingga pada penelitian berikutnya diperlukan ukuran citra yang lebih besar, yang tentu saja membutuhkan pengolah sinyal yang lebih cepat juga. 6. DAFTAR PUSTAKA Simanjuntak, Pengolahan Citra Digital Digital Library, Telkom Institute of Technology. Yoanes N Rancangbangun sensor jarak dengan korespondensi citra dengan ekstraksi fitur surf dan konsep stereo vision Jurnal Sarjana ITB bidang Teknik Elektro dan Informatika Volume 1, Number 1. Made B.I Robot pengikut bola menggunakan sensor kamera berbasis metoda opencv camshift. Hermawan Pelacakan beberapa objek menggunakan OpenCV 469
Pertemuan 2 Representasi Citra
/29/23 FAKULTAS TEKNIK INFORMATIKA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING ) Pertemuan 2 Representasi Citra Representasi Citra citra Citra analog Citra digital Matrik dua dimensi yang terdiri
Lebih terperinciBAB II. Computer vision. teknologi. yang. dapat. Vision : Gambar 2.1
BAB II LANDASAN TEORI Computer vision adalah bagian dari ilmu pengetahuan dan teknologi yang membuat mesin seolah-olah dapat melihat. Komponen dari Computer Vision tentunya adalah gambar atau citra, dengan
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM. Pada dewasa sekarang ini sangat banyak terdapat sistem dimana sistem tersebut
BAB III PERANCANGAN SISTEM 3.1 Definisi Masalah Pada dewasa sekarang ini sangat banyak terdapat sistem dimana sistem tersebut sudah terintegrasi dengan komputer, dengan terintegrasinya sistem tersebut
Lebih terperinciGRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA. WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI.
GRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI. PERTEMUAN 8 - GRAFKOM DAN PENGOLAHAN CITRA Konsep Dasar Pengolahan Citra Pengertian Citra Analog/Continue dan Digital. Elemen-elemen Citra
Lebih terperinciPembentukan Citra. Bab Model Citra
Bab 2 Pembentukan Citra C itra ada dua macam: citra kontinu dan citra diskrit. Citra kontinu dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal analog, misalnya mata manusia dan kamera analog. Citra diskrit
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA DIGITAL
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aditya Wikan Mahastama mahas@ukdw.ac.id Sistem Optik dan Proses Akuisisi Citra Digital 2 UNIV KRISTEN DUTA WACANA GENAP 1213 v2 Bisa dilihat pada slide berikut. SISTEM OPTIK MANUSIA
Lebih terperinciPenentuan Stadium Kanker Payudara dengan Metode Canny dan Global Feature Diameter
Penentuan Stadium Kanker Payudara dengan Metode Canny dan Global Feature Diameter Metha Riandini 1) DR. Ing. Farid Thalib 2) 1) Laboratorium Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas
Lebih terperinciModel Citra (bag. I)
Model Citra (bag. I) Ade Sarah H., M. Kom Defenisi Citra Citra adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Jenis dari citra ada 2, yaitu: 1. Citra analog (kontinu) : Dihasilkan
Lebih terperinciTRACKING OBJECT MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING BERBASIS STEREO VISION
TRACKING OBJECT MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING BERBASIS STEREO VISION Indra Pramana, M Zen Hadi Samsono, Setiawardhana Jurusan Telekomunkasi - Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING )
FAKULTAS TEKNIK INFORMATIKA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING ) Pertemuan 1 Konsep Dasar Pengolahan Citra Pengertian Citra Citra atau Image merupakan istilah lain dari gambar, yang merupakan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pendeteksi senyum pada skripsi ini, meliputi metode Viola Jones, konversi citra RGB ke grayscale,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pengolahan Citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus dan intensitas cahaya pada bidang dwimatra
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Citra Digital
4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Bab ini berisi tentang teori yang mendasari penelitian ini. Terdapat beberapa dasar teori yang digunakan dan akan diuraikan sebagai berikut. 2.1.1 Citra Digital
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. 2.1 Meter Air. Gambar 2.1 Meter Air. Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus
BAB II DASAR TEORI 2.1 Meter Air Gambar 2.1 Meter Air Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus menerus melalui sistem kerja peralatan yang dilengkapi dengan unit sensor,
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Perancangan Perancangan sistem didasarkan pada teknologi computer vision yang menjadi salah satu faktor penunjang dalam perkembangan dunia pengetahuan dan teknologi,
Lebih terperinciProgram Aplikasi Komputer Pengenalan Angka Dengan Pose Jari Tangan Sebagai Media Pembelajaran Interaktif Anak Usia Dini
Program Aplikasi Komputer Pengenalan Angka Dengan Pose Jari Tangan Sebagai Media Pembelajaran Interaktif Anak Usia Dini Wawan Kurniawan Jurusan PMIPA, FKIP Universitas Jambi wwnkurnia79@gmail.com Abstrak
Lebih terperinciRepresentasi Citra. Bertalya. Universitas Gunadarma
Representasi Citra Bertalya Universitas Gunadarma 2005 Pengertian Citra Digital Ada 2 citra, yakni : citra kontinu dan citra diskrit (citra digital) Citra kontinu diperoleh dari sistem optik yg menerima
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN SISTEM. pada PC yang dihubungkan dengan access point Robotino. Hal tersebut untuk
BAB IV PENGUJIAN SISTEM Pengujian sistem yang dilakukan merupakan pengujian terhadap Robotino dan aplikasi pada PC yang telah selesai dibuat. Dimulai dari menghubungkan koneksi ke Robotino, menggerakan
Lebih terperinci1BAB I. 2PENDAHULUAN
1BAB I. 2PENDAHULUAN 2.1. Latar Belakang Pelacak objek (object tracking) pada saat ini merupakan penelitian yang menarik dalam bidang computer vision. Pelacak objek merupakan langkah awal dari berbagai
Lebih terperinciIDENTIFIKASI DAN TRACKING OBJEK BERBASIS IMAGE PROCESSING SECARA REAL TIME
IDENTIFIKASI DAN TRACKING OBJEK BERBASIS IMAGE PROCESSING SECARA REAL TIME Hendy Mulyawan, M Zen Hadi Samsono, Setiawardhana Jurusan Telekomunkasi - Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi
Lebih terperinciPEMAKAIAN KAMERA CCTV SEBAGAI SENSOR POSISI
PEMAKAIAN KAMERA CCTV SEBAGAI SENSOR POSISI Erdhi Widyarto Nugroho Teknik Elektro Universitas Katolik Soegijapranata Semarang e-mail : Erdhi@unika.ac.id ABSTRACT Kamera CCTV adalah suatu kamera yang secara
Lebih terperinciKAMERA PENDETEKSI GERAK MENGGUNAKAN MATLAB 7.1. Nugroho hary Mindiar,
KAMERA PENDETEKSI GERAK MENGGUNAKAN MATLAB 7.1 Nugroho hary Mindiar, 21104209 Mahasiswa Sarjana Strata Satu (S1) Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Gunadarma mindiar@yahoo.com
Lebih terperinciBab III Perangkat Pengujian
Bab III Perangkat Pengujian Persoalan utama dalam tugas akhir ini adalah bagaimana mengimplementasikan metode pengukuran jarak menggunakan pengolahan citra tunggal dengan bantuan laser pointer dalam suatu
Lebih terperinciRANCANG BANGUN SISTEM PELACAKAN OBJEK SECARA REAL TIME BERDASARKAN WARNA
ISSN : 2442-5826 e-proceeding of Applied Science : Vol.2, No.1 April 2016 Page 383 RANCANG BANGUN SISTEM PELACAKAN OBJEK SECARA REAL TIME BERDASARKAN WARNA Luki Wahyu Hendrawan 1 Mohammad Ramdhani, S.T.,M.T
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH
IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH Fitri Afriani Lubis 1, Hery Sunandar 2, Guidio Leonarde Ginting 3, Lince Tomoria Sianturi 4 1 Mahasiswa Teknik Informatika, STMIK Budi Darma
Lebih terperinciMuhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016
MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Pengolahan Citra Digital Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016 CITRA Citra (image) = gambar pada bidang 2 dimensi. Citra (ditinjau dari sudut pandang matematis)
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
Lebih terperinciSISTEM PENJEJAK POSISI OBYEK BERBASIS UMPAN BALIK CITRA
SISTEM PENJEJAK POSISI OBYEK BERBASIS UMPAN BALIK CITRA Syahrul 1, Andi Kurniawan 2 1,2 Jurusan Teknik Komputer, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia Jl. Dipati Ukur No.116,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dalam kehidupan sehari-hari semakin banyak masalah yang terjadi seiring meningkatnya populasi di daerah perkotaan, akibatnya lalu lintas menjadi lebih padat karena
Lebih terperinciKonsep Dasar Pengolahan Citra. Pertemuan ke-2 Boldson H. Situmorang, S.Kom., MMSI
Konsep Dasar Pengolahan Citra Pertemuan ke-2 Boldson H. Situmorang, S.Kom., MMSI Definisi Citra digital: kumpulan piksel-piksel yang disusun dalam larik (array) dua-dimensi yang berisi nilai-nilai real
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Spesifikasi minimum dari perangkat keras yang diperlukan agar dapat. Graphic Card dengan memory minimum 64 mb
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Driver 4.1.1 Spesifikasi Perangkat Keras Spesifikasi minimum dari perangkat keras yang diperlukan agar dapat menjalankan driver ini adalah: Prosesor Pentium
Lebih terperinciSISTEM REKOGNISI KARAKTER NUMERIK MENGGUNAKAN ALGORITMA PERCEPTRON
30 BAB IV SISTEM REKOGNISI KARAKTER NUMERIK MENGGUNAKAN ALGORITMA PERCEPTRON 4.1 Gambaran Umum Sistem Diagram sederhana dari program yang dibangun dapat diilustrasikan dalam diagram konteks berikut. Gambar
Lebih terperinciDAFTAR ISI. Lembar Pengesahan Penguji... iii. Halaman Persembahan... iv. Abstrak... viii. Daftar Isi... ix. Daftar Tabel... xvi
DAFTAR ISI Halaman Judul... i Lembar Pengesahan Pembimbing... ii Lembar Pengesahan Penguji... iii Halaman Persembahan... iv Halaman Motto... v Kata Pengantar... vi Abstrak... viii Daftar Isi... ix Daftar
Lebih terperinciSISTEM KONTROL GERAK SEDERHANA PADA ROBOT PENGHINDAR HALANGAN BERBASIS KAMERA DAN PENGOLAHAN CITRA
SISTEM KONTROL GERAK SEDERHANA PADA ROBOT PENGHINDAR HALANGAN BERBASIS KAMERA DAN PENGOLAHAN CITRA Dirvi Eko Juliando Sudirman 1) 1) Teknik Komputer Kontrol Politeknik Negeri Madiun Jl Serayu No. 84, Madiun,
Lebih terperinciProses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer
Pengolahan Citra / Image Processing : Proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer Teknik pengolahan citra dengan mentrasformasikan citra menjadi citra lain, contoh
Lebih terperinciBAB II TEORI PENUNJANG
BAB II TEORI PENUNJANG 2.1 Computer Vision Komputerisasi memiliki ketelitian yang jauh lebih tinggi bila dibandingkan dengan cara manual yang dilakukan oleh mata manusia, komputer dapat melakukan berbagai
Lebih terperinciPENDETEKSI TEMPAT PARKIR MOBIL KOSONG MENGGUNAKAN METODE CANNY
PENDETEKSI TEMPAT PARKIR MOBIL KOSONG MENGGUNAKAN METODE CANNY Minati Yulianti 1, Cucu Suhery 2, Ikhwan Ruslianto 3 [1] [2] [3] Jurusan Sistem Komputer, Fakultas MIPA Universitas Tanjungpura Jl. Prof.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sistem pengenalan wajah adalah aplikasi dari pengolahan citra yang dapat mengidentifikasi seseorang melalui citra digital atau frame video. Sistem pengenalan wajah
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. menggunakan serial port (baudrate 4800bps, COM1). Menggunakan Sistem Operasi Windows XP.
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Bab ini menjelaskan tentang hasil penelitian yang berupa spesifikasi sistem, prosedur operasional penggunaan program, dan analisa sistem yang telah dibuat. 4.1 Spesifikasi
Lebih terperinciFitur Matriks Populasi Piksel Untuk Membedakan Frame-frame Dalam Deteksi Gerakan
Fitur Matriks Populasi Piksel Untuk Membedakan Frame-frame Dalam Deteksi Gerakan Teady Matius Surya Mulyana tmulyana@bundamulia.ac.id, teadymatius@yahoo.com Teknik Informatika Universitas Bunda Mulia Abstrak
Lebih terperinciSistem Deteksi Bola Berdasarkan Warna Bola Dan Background Warna Lapangan Pada Robot Barelang FC
Sistem Deteksi Bola Berdasarkan Warna Bola Dan Background Warna Lapangan Pada Robot Barelang FC Hanjaya Mandala (1).EkoRudiawan,S.ST (2).HendawanSoebhakti,ST.,MT (3). (1) (2) (3) Politeknik Negeri Batam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Citra atau gambar merupakan salah satu komponen penting dalam dunia multimedia karena memiliki peranan penting dalam hal menyajikan suatu informasi dalam bentuk gambar
Lebih terperinciSEGMENTASI CITRA MEDIK MRI (MAGNETIC RESONANCE IMAGING) MENGGUNAKAN METODE REGION THRESHOLD
SEGMENTASI CITRA MEDIK MRI (MAGNETIC RESONANCE IMAGING) MENGGUNAKAN METODE REGION THRESHOLD Murinto, Resa Fitria Rahmawati Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Ahmad
Lebih terperinciAlgoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia ASIA (JITIKA) Vol.9, No.2, Agustus 2015 ISSN: 0852-730X Algoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner Nur Nafi'iyah Prodi Teknik Informatika
Lebih terperinciDETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL
DETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL Muhammad Affandes* 1, Afdi Ramadani 2 1,2 Teknik Informatika UIN Sultan Syarif Kasim Riau Kontak Person : Muhammad
Lebih terperinci6. PENDETEKSIAN SERANGAN GULMA. Pendahuluan
6. PENDETEKSIAN SERANGAN GULMA Pendahuluan Praktek pengendalian gulma yang biasa dilakukan pada pertanian tanaman pangan adalah pengendalian praolah dan pascatumbuh. Aplikasi kegiatan Praolah dilakukan
Lebih terperinciBAB V PEMBAHASAN UMUM
BAB V PEMBAHASAN UMUM Penelitian ini pada prinsipnya bertujuan untuk menghasilkan sebuah metode dan algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan posisi tiga dimensi dari obyek pertanian, yaitu jeruk
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. tracking obyek. Pada penelitian tugas akhir ini, terdapat obyek berupa bola. Gambar 3.1. Blok Diagram Penelitian
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam pengerjaan Tugas Akhir ini adalah studi literatur, pembuatan program serta melakukan deteksi dan tracking obyek. Pada
Lebih terperinciUJI COBA THRESHOLDING PADA CHANNEL RGB UNTUK BINARISASI CITRA PUPIL ABSTRAK
UJI COBA THRESHOLDING PADA CHANNEL RGB UNTUK BINARISASI CITRA PUPIL I Gusti Ngurah Suryantara, Felix, Ricco Kristianto gusti@bundamulia.ac.id Teknik Informatika Universitas Bunda Mulia ABSTRAK Beberapa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dengan memanfaatkan ciri wajah yang telah tersimpan pada database atau wajah
BAB I 1. asd PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Dewasa ini perkembangan teknologi di bidang informasi khususnya dengan menggunakan komputer telah berkembang, hal ini menyebabkan banyak aplikasi baru
Lebih terperinciFACE TRACKING DAN DISTANCE ESTIMATION PADA REALTIME VIDEO MENGGUNAKAN 3D STEREO VISION CAMERA
FACE TRACKING DAN DISTANCE ESTIMATION PADA REALTIME VIDEO MENGGUNAKAN 3D STEREO VISION CAMERA Edy Winarno¹, Agus Harjoko² ¹ Program Studi Teknik Informatika FTI Universitas Stikubank (UNISBANK) Semarang
Lebih terperinciPENGHITUNG JUMLAH MOBIL MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN INPUT VIDEO DIGITAL
PENGHITUNG JUMLAH MOBIL MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN INPUT VIDEO DIGITAL Mawaddah Aynurrohmah, Andi Sunyoto STMIK AMIKOM Yogyakarta email : andi@amikom.ac.id Abstraksi Perkembangan teknologi
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. 2.1 Citra Digital Pengertian Citra Digital
LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital 2.1.1 Pengertian Citra Digital Citra dapat didefinisikan sebagai sebuah fungsi dua dimensi, f(x,y) dimana x dan y merupakan koordinat bidang datar, dan harga fungsi f disetiap
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN
44 BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Analisa yang dilakukan terdiri dari : a. Analisa terhadap permasalahan yang ada. b. Analisa pemecahan masalah. 3.1.1 Analisa Permasalahan Pengenalan uang kertas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Berikut adalah beberapa definisi dari citra, antara lain: rupa; gambar; gambaran (Kamus Besar Bahasa Indonesia). Sebuah fungsi dua dimensi, f(x, y), di mana x dan y adalah
Lebih terperinciSYSTEM IDENTIFIKASI GANGGUAN STROKE ISKEMIK MENGGUNAKAN METODE OTSU DAN FUZZY C-MEAN (FCM)
SYSTEM IDENTIFIKASI GANGGUAN STROKE ISKEMIK MENGGUNAKAN METODE OTSU DAN FUZZY C-MEAN (FCM) Jani Kusanti Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Elektro dan Informatika Universitas Surakarta (UNSA),
Lebih terperinciDETEKSI KEBAKARAN BERBASIS WEBCAM SECARA REALTIME DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
DETEKSI KEBAKARAN BERBASIS WEBCAM SECARA REALTIME DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Ari Sutrisna Permana 1, Koredianto Usman 2, M. Ary Murti 3 Jurusan Teknik Elektro - Institut Teknologi Telkom - Bandung
Lebih terperinciOleh: Riza Prasetya Wicaksana
Oleh: Riza Prasetya Wicaksana 2209 105 042 Pembimbing I : Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT. NIP. 196907301995121001 Pembimbing II : Muhtadin, ST., MT. NIP. 198106092009121003 Latar belakang Banyaknya
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Bertambahnya jumlah mahasiswa dari tahun ke tahun di IT Telkom mengakibatkan semakin banyak buku buku Tugas Akhir yang dibuat. Dengan semakin banyaknya buku
Lebih terperinciAPLIKASI IDENTIFIKASI ISYARAT TANGAN SEBAGAI PENGOPERASIAN E-KIOSK
APLIKASI IDENTIFIKASI ISYARAT TANGAN SEBAGAI PENGOPERASIAN E-KIOSK Wiratmoko Yuwono Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Elektronika Negeri Surabaya-ITS Jl. Raya ITS, Kampus ITS, Sukolilo Surabaya 60111
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI Bab ini berisi analisis pengembangan program aplikasi pengenalan karakter mandarin, meliputi analisis kebutuhan sistem, gambaran umum program aplikasi yang
Lebih terperinciOTOMASI PEMISAH BUAH TOMAT BERDASARKAN UKURAN DAN WARNA MENGGUNAKAN WEBCAM SEBAGAI SENSOR
Seminar Nasional Ilmu Komputer dan Aplikasinya SNIKA 2008 27/11/2008 OTOMASI PEMISAH BUAH TOMAT BERDASARKAN UKURAN DAN WARNA MENGGUNAKAN WEBCAM SEBAGAI SENSOR Thiang, Leonardus Indrotanoto Jurusan Teknik
Lebih terperinciALHAZEN Journal of Physics ISSN Volume 2, Nomor 1, Issue 1, Juli 2015
KONTROL MOBIL ROBOT MENGGUNAKAN HAND GESTURE RECOGNITION DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INTERFERENCE SYSTEM (ANFIS) Abdul Rohman Sayyid* 1), Mada Sanjaya WS 1,2), Yudha Satya P 1) 1) Fisika, Fakultas
Lebih terperinciBAB III KALIBRASI DAN VALIDASI SENSOR KAMERA UNTUK PENGEMBANGAN RUMUS POSISI TIGA DIMENSI OBYEK
BAB III KALIBRASI DAN VALIDASI SENSOR KAMERA UNTUK PENGEMBANGAN RUMUS POSISI TIGA DIMENSI OBYEK A. Pendahuluan Latar Belakang Perhitungan posisi tiga dimensi sebuah obyek menggunakan citra stereo telah
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN SISTEM. mendeteksi tempat parkir yang telah selesai dibuat. Dimulai dari pengambilan
BAB IV PENGUJIAN SISTEM Pengujian sistem yang dilakukan merupakan pengujian terhadap program mendeteksi tempat parkir yang telah selesai dibuat. Dimulai dari pengambilan citra dari webcam, pengolahan citra
Lebih terperinciSAMPLING DAN KUANTISASI
SAMPLING DAN KUANTISASI Budi Setiyono 1 3/14/2013 Citra Suatu citra adalah fungsi intensitas 2 dimensi f(x, y), dimana x dan y adalahkoordinat spasial dan f pada titik (x, y) merupakan tingkat kecerahan
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. Dalam pengerjaan tugas akhir ini memiliki tujuan untuk mengektraksi
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Model Pengembangan Dalam pengerjaan tugas akhir ini memiliki tujuan untuk mengektraksi fitur yang terdapat pada karakter citra digital menggunakan metode diagonal
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori-teori dasar yang digunakan untuk merealisasikan suatu sistem penjejak obyek bergerak. 2.1 Citra Digital Citra adalah suatu representasi (gambaran),
Lebih terperinciPengolahan Citra : Konsep Dasar
Pengolahan Citra Konsep Dasar Universitas Gunadarma 2006 Pengolahan Citra Konsep Dasar 1/14 Definisi dan Tujuan Pengolahan Citra Pengolahan Citra / Image Processing Proses memperbaiki kualitas citra agar
Lebih terperinciSuatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara.
Image Enhancement Suatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara. Cara-cara yang bisa dilakukan misalnya dengan fungsi transformasi, operasi matematis,
Lebih terperinciAplikasi Matriks dalam Pengolahan Gambar
Aplikasi Matriks dalam Pengolahan Gambar Adi Purnama (13514006) 1 Program Studi Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia 1
Lebih terperinciDAFTAR ISI ABSTRAK... 7 KATA PENGANTAR... 8 DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN BAB I PENDAHULUAN...
DAFTAR ISI Penulis Halaman ABSTRAK..... 7 KATA PENGANTAR... 8 DAFTAR ISI.... 10 DAFTAR TABEL... 15 DAFTAR GAMBAR... 16 DAFTAR LAMPIRAN... 18 BAB I PENDAHULUAN... 2 1.1 Latar Belakang Masalah... 2 1.2 Perumusan
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. a. Spesifikasi komputer yang digunakan dalam penelitian ini adalah
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Penelitian 3.1.1 Alat Penelitian a. Spesifikasi komputer yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1) Prosesor Intel (R) Atom (TM) CPU N550
Lebih terperinciAnalisa Perbandingan Metode Edge Detection Roberts Dan Prewitt
Analisa Perbandingan Metode Edge Detection Roberts Dan Prewitt Romindo Polikteknik Ganesha Medan Jl. Veteran No. 190 Pasar VI Manunggal romindo4@gmail.com Nurul Khairina Polikteknik Ganesha Medan Jl. Veteran
Lebih terperinciAPLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK
APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10 Bandung 40132 E-mail: rinaldi@informatika.org Abstrak
Lebih terperinciSistem Penitipan Barang berdasarkan Pola Tanda Tangan Dengan menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Nia Saurina SST., M.Kom
Sistem Penitipan Barang berdasarkan Pola Tanda Tangan Dengan menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Nia Saurina SST., M.Kom ABSTRAK Sistem penitipan barang yang umum digunakan adalah secara manual, penjaga
Lebih terperinciPengolahan Citra (Image Processing)
BAB II TINJAUAN TEORITIS 2.1 Citra (Image) Processing Secara harfiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dalam kehidupan manusia. Perkembangan robot dari zaman ke zaman terus
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Teknologi robotika di masa sekarang sudah menjadi bagian penting dalam kehidupan manusia. Perkembangan robot dari zaman ke zaman terus meningkat dengan sangat
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Secara harfiah citra atau image adalah gambar pada bidang dua dimensi. Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya pada
Lebih terperinciDETEKSI WAJAH UNTUK OBJEK 3D MENGGUNAKAN ANDROID
DETEKSI WAJAH UNTUK OBJEK 3D MENGGUNAKAN ANDROID Afdhol Dzikri 1, Dwi Ely Kurniawan 2, Handry Elsharry Adriyanto 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Prodi Teknik Multimedia dan Jaringan, Politeknik Negeri
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra Citra menurut kamus Webster adalah suatu representasi atau gambaran, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda, contohnya yaitu foto seseorang dari kamera yang
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Waktu yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dalam kurun waktu enam bulan terhitung mulai februari 2012 sampai juli 2012. Tempat yang digunakan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. keakuratan dari penglihatan mesin membuka bagian baru dari aplikasi komputer.
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Melihat perkembangan teknologi sekarang ini, penggunaan komputer sudah hampir menjadi sebuah bagian dari kehidupan harian kita. Semakin banyak muncul peralatan-peralatan
Lebih terperinciSegmentasi Dan Pelabelan Pada Citra Panoramik Gigi
Segmentasi Dan Pelabelan Pada Citra Panoramik Gigi Nur Nafi iyah 1, Yuliana Melita, S.Kom, M.Kom 2 Program Pascasarjana Sekolah Tinggi Teknik Surabaya Email: nafik_unisla26@yahoo.co.id 1, ymp@stts.edu
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI Kajian Pustaka a. Algoritma Pengambilan Keputusan Pada Kiper Robot Sepak Bola [1]
BAB II DASAR TEORI Pada bab ini akan dibahas beberapa teori pendukung yang digunakan sebagai acuan dalam merealisasikan sistem. Teori-teori yang digunakan dalam pembuatan skripsi ini terdiri dari 2.1.
Lebih terperinciAplikasi Metoda Random Walks untuk Kontrol Gerak Robot Berbasis Citra
Abstrak Aplikasi Metoda Random Walks untuk Kontrol Gerak Robot Berbasis Citra R. Febriani, Suprijadi Kelompok Keahlian Fisika Teoritik Energi Tinggi dan Instrumentasi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan
Lebih terperinciPENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA
PENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA HASNAH(12110738) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Dalam tugas akhir ini penguji melakukan pengujian dari judul tugas akhir sebelumnya, yang dilakukan oleh Isana Mahardika. dalam tugas akhir tersebut membahas pendeteksian tempat
Lebih terperinciPENGENALAN POLA PLAT NOMOR KENDARAAN BERBASIS CHAIN CODE
PENGENALAN POLA PLAT NOMOR KENDARAAN BERBASIS CHAIN CODE Muhammad Luqman Afif - A11.2009.04985 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Semarang ABSTRAK Program
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Sistem penglihatan manusia merupakan suatu system yang sangat kompleks,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG PERMASALAHAN Sistem penglihatan manusia merupakan suatu system yang sangat kompleks, tetapi sangat dapat diandalkan. Sistem ini memberikan sarana pengenalan obyek yang
Lebih terperinciBAB III PROSEDUR DAN METODOLOGI
BAB III PROSEDUR DAN METODOLOGI 3.1 Analisis Masalah Dewasa ini keberadaan robot sebagai mesin yang menggantikan manusia dalam melakukan berbagai pekerjaan semakin diperlukan. Oleh karena itu robot dituntut
Lebih terperinciGambar 4.1 Diagram Percobaan
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kerangka Percobaan Pada bab ini dilakukan pembahasan dari implementasi terhadap sistem yang telah dirancang, berupa cara kerja sistem dan pembahasan data-data percobaan yang
Lebih terperinciUJI COBA PERBEDAAN INTENSITAS PIKSEL TIAP PENGAMBILAN GAMBAR. Abstrak
UJI COBA PERBEDAAN INTENSITAS PIKSEL TIAP PENGAMBILAN GAMBAR Teady Matius Surya Mulyana tmulyana@bundamulia.ac.id, teadymatius@yahoo.com Teknik Informatika Universitas Bunda Mulia Abstrak Kebutuhan binarisasi
Lebih terperinci... BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Citra
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra atau image adalah suatu matriks dimana indeks baris dan kolomnya menyatakan suatu titik pada citra tersebut dan elemen matriksnya (yang disebut sebagai elemen gambar
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA DIGITAL
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aditya Wikan Mahastama mahas@ukdw.ac.id Histogram dan Operasi Dasar Pengolahan Citra Digital 3 UNIV KRISTEN DUTA WACANA GENAP 1213 v2 MAMPIR SEB EN TAR Histogram Histogram citra
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dengan perkembangan komputer dan alat pengambilan gambar secara digital yang semakin berkembang saat ini, sehingga menghasilkan banyak fasilitas untuk melakukan proses
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM Sistem vision yang akan diimplementasikan terdiri dari 2 bagian, yaitu sistem perangkat keras dan perangkat lunak. Perangkat lunak yang digunakan dalam sistem vision ini adalah
Lebih terperinciBab IV. Pengujian dan Analisis
Bab IV. Pengujian dan Analisis IV.1. Jangkauan Telemetri dan Kalibrasi Kamera a. Jangkauan Telemetri Pengukuran jangkauan telemetri di ruang terbuka dilakukan dengan menempatkan pemancar RF di jendela
Lebih terperinci