1. Deteksi Warna.
· Mendeteksi adanya warna-warna tertentu.
· Menentukan posisi pixel dengan warna yang ditentukan.
· Aplikasi : Deteksi rambu-rambu lalu lintas, deteksi bola dengan warna tertentu, deteksi obyek berdasarkan warna, deteksi kulit (skin detection).
2. Threshold RGB.
· Untuk warna-warna dasar, nilai RGB cukup efektif dalam melakukan deteksi meskipun cara ini bukan cara terbaik.
· Nilai threshold dapat dipelajari berdasarkan pola warna atau ditentukan secara intuitif, tetapi threshold RGB ini sangat rentan terhadap kestabilan cahaya.
· Aplikasi untuk menentukan nilai threshold terbaik dalam suatu permasalahan dapat dilakukan menggunakan teknik-teknik machine learning.
3. Contoh dan Nilai Threshold RGB
.
4.Threshold HSV.
· Untuk warna-warna natural, nilai HSV cukup efektif dalam melakukan deteksi.
· Nilai threshold dapat dipelajari berdasarkan pola warna atau ditentukan secara intuitif. Dibandingkan dengan RGB, threshold HSV ini cenderung lebih stabil terhadap perubahan cahaya.
· Aplikasinya seperti pada threshold untuk warna buah, warna pada pemandangan atau warna-warna pada obyek yang bukan buatan manusia.
5.Threshold YCrCb.
· YCrCb adalah format warna Yellow, Crominan Red dan Crominan Blue.
· Range nilai masing-masing komponen:
o0≤Y≤255
o-255≤Cr≤255
o-255≤Cb≤255
6.Color Thresholding.
· Static Thresholding : nilai threshold dicari secara intuisi. Berarti kita harus mempelajari warna pada gambar dulu sebelum menentukan nilai threshold.
· Distance Threshold : nilai threshold adalah nilai batas jarak dari sebuah warna dengan warna referensi.
· Dynamic Threshold : nilai threshold dicari menggunakan algoritma searching atau klasifikasi.
7.Static Color Thresholding.
8.Distance Color Thresholding.
· Bila diketahui warna acuan mempunyai nilai elemen warna c1, c2 dan c3. Maka setiap warna w1, w2 dan w3 dapat dihitung jaraknya dengan warna referensi dengan cara:
· Nilai threshold ditentukan dengan besarnya jarak warna maksimum dari sebuah warna dan warna referensi.
9.Dynamic Color Threshold.
· Threshold dapat dipilih apakah threshold global atau threshold local.
· Threshold menggunakan distance threshold dari warna-warna disekitar obyek yang dimaksud.
10. Color Thresholding Dinamik Dengan Rata-rata Acuan.
· Sebelumnya diambil gambar-gambar contoh sebagai acuan untuk menentukan threholding dari warna yang diinginkan.
· Dari data warna-warna tersebut diambil rata-rata dari setiap elemen warna:
· Thresholding dilakukan dengan jarak dari setiap rata-rata elemen warna.
· Untuk warna-warna natural, nilai HSV cukup efektif dalam melakukan deteksi.
· Nilai threshold dapat dipelajari berdasarkan pola warna atau ditentukan secara intuitif. Dibandingkan dengan RGB, threshold HSV ini cenderung lebih stabil terhadap perubahan cahaya.
· Aplikasinya seperti pada threshold untuk warna buah, warna pada pemandangan atau warna-warna pada obyek yang bukan buatan manusia.
5.Threshold YCrCb.
· YCrCb adalah format warna Yellow, Crominan Red dan Crominan Blue.
· Range nilai masing-masing komponen:
o0≤Y≤255
o-255≤Cr≤255
o-255≤Cb≤255
6.Color Thresholding.
· Static Thresholding : nilai threshold dicari secara intuisi. Berarti kita harus mempelajari warna pada gambar dulu sebelum menentukan nilai threshold.
· Distance Threshold : nilai threshold adalah nilai batas jarak dari sebuah warna dengan warna referensi.
· Dynamic Threshold : nilai threshold dicari menggunakan algoritma searching atau klasifikasi.
7.Static Color Thresholding.
8.Distance Color Thresholding.
· Bila diketahui warna acuan mempunyai nilai elemen warna c1, c2 dan c3. Maka setiap warna w1, w2 dan w3 dapat dihitung jaraknya dengan warna referensi dengan cara:
· Nilai threshold ditentukan dengan besarnya jarak warna maksimum dari sebuah warna dan warna referensi.
9.Dynamic Color Threshold.
· Threshold dapat dipilih apakah threshold global atau threshold local.
· Threshold menggunakan distance threshold dari warna-warna disekitar obyek yang dimaksud.
10. Color Thresholding Dinamik Dengan Rata-rata Acuan.
· Sebelumnya diambil gambar-gambar contoh sebagai acuan untuk menentukan threholding dari warna yang diinginkan.
· Dari data warna-warna tersebut diambil rata-rata dari setiap elemen warna:
· Thresholding dilakukan dengan jarak dari setiap rata-rata elemen warna.
11.Perbandingan Thresholding Static Dan Dynamic.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar