BAB 3 PERANCANGAN PROGRAM. objek, analisis blob, SMS service, dan video saving. Deteksi objek adalah proses untuk

Transkripsi

1 BAB 3 PERANCANGAN PROGRAM 3.1 Spesifikasi rancangan program Secara garis besar program dapat dibagi menjadi 4 bagian besar, yaitu deteksi objek, analisis blob, SMS service, dan video saving. Deteksi objek adalah proses untuk menentukan apakah ada objek atau tidak. Analisis blob adalah proses memisahkan objek pada gambar binary, dengan menggunakan 8 Connectivity Sequential Connected Component Labeling. Analisis blob juga digunakan untuk mendapatkan informasi lebih tentang objek. Adapun SMS service akan mengirimkan SMS ketika terjadi deteksi gerakan pada program. Selain reporting, SMS service juga akan menerima feedback dari pengguna sehingga pengguna dapat mengontrol kerja program dari telepon selulernya. Sedangkan video saving akan menyimpan gambar-gambar dari webcam menjadi file video berextension.avi. Dengan penggunaan Approximated median filter program dapat beradaptasi terhadap perubahan cahaya ataupun perubahan kecil (non signifikan) pada lingkungan. Namun perubahan yang terjadi tidak boleh terjadi secara drastis. Program juga dapat menghasilkan informasi objek seperti lokasi, ukuran, dan jumlahnya. Hal ini disediakan oleh program dengan memakai Connected Component Labeling untuk melabeli objek. 3.2 Perancangan program aplikasi Deteksi objek Proses dimulai ketika webcam telah mengirimkan gambar ke program. Saat gambar telah tersedia lalu program akan mengecek apakah sebelumnya sudah terdapat

2 27 background model. Jika belum terdapat background model maka program akan membuat background model dari gambar yang diterima, dan proses akan dimulai lagi dari awal. Namun jika ternyata sudah terdapat background model maka program akan melakukan background subtraction terhadap gambar. Selanjutnya program akan mengecek timer yang ada, jika timer sudah aktif maka akan dilakukan proses update pada background model dengan menggunakan Approximated median filter, jika tidak aktif maka program akan langsung melanjutkan ke proses selanjutnya. Proses update background model dengan Approximated median filter didasarkan pada rumusan b ( t + 1 bt ( m, n) + 1 m, n) = bt ( m, n) 1 b t = background model saat ini b t+1 = background yang telah diupdate x t = gambar saat ini untuk bt ( m, n) < untuk b ( m, n) > t x ( m, n) t x ( m, n) t Pseudo code dari rumusan ini dapat dituliskan sebagai berikut, For r = 0 to imageheight For c = 0 to imagewidth If backgroundmodel[r,c] < gambar[r,c] backgroundmodel[r,c] ++ If backgroundmodel[r,c] > gambar[r,c] backgroundmodel[r,c] - - Selanjutnya gambar hasil background subtraction yang berupa gambar binary akan dikenakan morphological transform berupa Opening untuk mengeliminasi noise dan lubang-lubang kecil pada gambar.

3 28 Proses Opening merupakan gabungan dari tranformasi erosion dan dilation, di mana erosion dinyatakan sebagai, A Θ B = { x : B A} Rumusan erosion ini secara teknis dapat dijelaskan sebagai sebuah proses mencocokkan structuring element ke tiap-tiap piksel foreground pada gambar. Piksel foreground yang sedang dicek akan ditempatkan di pusat dari structuring element, kemudian apabila semua piksel tetangganya sesuai dengan nilai pada structuring element (implikasi) maka piksel tersebut akan dinyatakan sebagai foreground. x Structuring Element Gambar Gambar 3.1 Hasil Erosion

4 29 Pseudocode erosion membutuhkan operator implikasi pada implementasinya, namun karena pada C# dan banyak bahasa pemrograman lainnya tidak terdapat operator implikasi maka menggunakan hukum ekivalensi diketahui bahwa, P Q ~P Q P ~P Q P Q ~P Q T F T T T T F F F F F T T T T F T F T T Tabel 3.1 Tabel kebenaran lalu dengan menggunakan operator ekivalen ini pseudocode dari erosion dapat ditulis, for r = 0 to imageheight for c = 0 to imagewidth if ~structuringelement[r_s,c_s] OR neighbour[r_n,c_n] (all 8-neighbour) gambar[r,c] is foreground else gambar[r,c] is background Setelah itu akan dilakukan dilation yang memiliki rumusan, ) A B = { x : B A } Proses dilation secara teknis dapat dijelaskan sebagai proses pemuatan structuring element pada setiap piksel foreground yang sedang dicek. Setiap piksel tetangga yang bersesuaian dengan structuring element akan di OR kan nilainya. x

5 Gambar 3.2 Hasil dilation Pseudocode dari rumusan ini dapat ditulis sebagai berikut, for r = 0 to imageheight for c = 0 to imagewidth if gambar[r,c] is foreground gambar[r,c] = gambar[r,c] OR structuringelement[r_s,c_s] (all 8-neighbour) Hasil morphology ini lalu akan dihitung jumlah piksel foregroundnya, jika jumlahnya lebih besar daripada threshold objek maka program akan melaporkan adanya objek dan melanjutkan proses ke tahap analisis blob. Jika tidak maka program akan memulai lagi dari awal proses yaitu menunggu gambar yang datang dari webcam Analisis blob Gambar binary yang datang dari tahap deteksi objek akan dikenakan proses 8 Connectivity Sequential Connected Component Labeling. Hasil dari proses ini adalah matrix label dari gambar binary. Algoritma 8-connectivity sequential connected component labeling merupakan jenis algoritma two-pass dari connected component labeling. Hal ini dikarenakan algoritma ini hanya menelusuri gambar sebanyak dua kali (two-pass). algoritmanya dijelaskan sebagai berikut :

6 31 C D E B A Gambar connectivity neighbourhood 1. Telusuri gambar dari kiri ke kanan, atas ke bawah 2. Fase scanning : (pass pertama) Jika piksel (A) adalah foreground maka cek piksel tetangganya Jika B adalah foreground maka labeli A sama seperti label B Selain itu jika C adalah foreground maka labeli A sama seperti label C Selain itu jika D adalah foreground maka labeli A sama seperti label D Jika E adalah foreground maka o Jika A belum berlabel maka labeli A sama seperti label E o Jika A sudah berlabel maka catat hal ini dalam Equivalent Map Jika B,C,D dan E adalah background maka labeli A dengan label baru dan tambahkan jumlah objek yang ditemukan 3. Fase analysis : Dari Equivalent Map disiapkan remapping array untuk proses perbaikan pada matrix label 4. Fase Labeling : (pass kedua) Perbaiki label pada matrix menggunakan remapping array Matrix label kemudian akan ditelusuri untuk mendapatkan daftar dari objek-objek yang ada pada gambar beserta informasi lokasi dan ukuran mereka.

7 SMS Service Sms service menyediakan kemampuan untuk mengirimkan laporan dan menerima feedback dari pengguna melalui sms. Pengiriman laporan akan dilakukan oleh program setelah terdeteksinya object pada tahap deteksi objek. Laporan yang dikirimkan oleh program berupa peringatan pada pengguna beserta informasi objek yang didapat dari tahap analisis blob. Sedangkan feedback dari pengguna dapat berupa input threshold objek, kendali status alarm, perubahan timer, dan lain sebagainya. Dalam program ini digunakan GSM Comm. Library ini berperan dalam menyediakan fungsi-fungsi dasar seperti koneksi perangkat telepon seluler, pengiriman sms, dan penerimaan SMS. Library GSM Comm merupakan library gratis dan dapat digunakan baik dalam aplikasi komersil maupun non komersil Video saving Video saving menyediakan kemampuan perekaman gambar-gambar dari webcam menjadi file video berextension.avi.

8 Diagram alir Diagram alir inti program Start Object Detection T jumlah pixel > threshold? Y Blob Analysis kirim SMS laporan End Gambar 3.4 Diagram alir inti program

9 Diagram alir deteksi objek Start buat Background model baru tersedia gambar dari webcam? T Y T terdapat Background model? Y Background subtraction Timer aktif? T Y Update background model Morphology Hitung pixel End Gambar 3.5 Diagram alir deteksi objek

10 Diagram alir analisis blob Start 8-Connectivity Connected Component Labeling Ekstrak informasi objek End Gambar 3.6 Diagram alir analisis blob

11 Diagram transisi (State transition diagram) Diagram transisi memberikan keterangan kepada sistem tentang apa yang harus dikerjakan (action) dan kondisi (state) tertentu. Kondisi adalah suatu event pada external environment yang dapat dideteksi oleh sistem misalnya sinyal, interupt, atau data. Hal ini akan menyebabkan perubahan terhadap state dari aktivitas x ke aktivitas y. Action adalah hal yang dilakukan oleh sistem bila terjadi perubahan state atau data. Action akan menghasilkan output, message display pada layar, menghasilkan kalkulasi dan lain sebagainya STD layar utama Form koneksi klik set threshold ubah nilai threshold klik stop recording menghentikan penyimpanan video keluar dari program pilih menu connect tampilkan form koneksi menampilkan gambar dari webcam pilih menu exit program selesai klik update background update background model klik save to video mulai menyimpan gambar pada video pilih menu setting phone tampilkan form setting phone pilih menu setting program tampilkan form setting program pilih menu about tampilkan form about form setting phone form setting program form about Gambar 3.7 STD layar utama

12 STD Form koneksi klik cancel kembali ke layar utama menunggu input user klik ok menyimpan nilai variabel dan kembali ke layar utama klik test mencoba koneksi ke ponsel Gambar 3.8 STD Form koneksi STD Setting program klik cancel kembali ke layar utama menunggu input user klik update menyimpan nilai variabel dan kembali ke layar utama Gambar 3.9 STD Setting program

13 STD Setting phone klik cancel kembali ke layar utama menunggu input dari user klik update menyimpan nilai variabel dan kembali ke layar utama Gambar 3.10 STD Setting phone STD About klik Ok kembali ke layar utama menunggu input user Gambar 3.11 STD About

14 Rancangan Layar Rancangan layar program dapat dibagi menjadi 4 layar, yakni Layar Utama, form Koneksi, Setting Program, Setting Phone, dan About Layar Utama Gambar 3.12 Rancangan layar utama Pada form ini akan ditampilkan video dari webcam, disertai dengan bounding box dari objek yang terdeteksi. Pada kotak status di kiri bawah akan menampilkan status detektor objek, di mana jika ada objek yang melebihi threshold yang ditentukan maka akan ditampilkan peringatan adanya objek, beserta informasi lokasi dan ukurannya. Tombol update background digunakan untuk mengupdate background model secara

15 40 manual, tombol ini bisa digunakan untuk menginisialisasi background model. Tombol save to Video digunakan untuk memulai perekaman gambar-gambar ke file video, sedangkan tombol stop recording berguna untuk menghentikan proses perekaman. Tombol set threshold digunakan untuk mengeset nilai threshold program dengan jumlah pixel objek pada gambar saat ini. Pada form ini juga menampilkan semua menu yang dapat diakses oleh user, antara lain menu File, Setting dan Help. Pada menu File, user dapat memilih connect untuk terhubung ke telepon seluler ataupun exit untuk keluar dari program. Pada menu Setting, user dapat memilih untuk mengubah setting program atau mengubah setting telepon seluler. Pada menu About, user dapat melihat keterangan cara pemakaian program dan berbagai informasi yang terkait dengan program Form koneksi Gambar 3.13 Rancangan form koneksi Pada form ini user dapat mengkoneksikan program dengan telepon seluler sesuai dengan port Com, baudrate dan time out yang dipilih. Tombol test pada form ini digunakan untuk mengetes apakah telepon seluler dapat terkoneksi.

16 Setting Program Gambar 3.14 Rancangan layar setting program Pada form ini user dapat mengubah berbagai setting pada program, seperti show mode yang menentukan jenis tampilan pada layar utama, nilai object threshold, selang waktu untuk mengupdate background model, mode grayscale, selang waktu pengambilan gambar dari webcam dan ukuran minimum untuk menfilter blob.

17 Setting Phone Gambar 3.15 Rancangan layar setting phone Form ini digunakan oleh user untuk berbagai setting seperti nomor telepon seluler yang akan menerima laporan, selang waktu pengiriman sms, dan jenis laporan yang akan dikirimkan.

18 About Gambar 3.16 Rancangan layar about Pada bagian ini ditampilkan keterangan singkat tentang program dan sekilas tentang cara pemakaian program.