Menentukan Kompenen RGB Citra dengan OpenCV

Citra berwarna dapat diketahui komponen Red-Green-Blue penyusunnya. Dalam OpenCV sedikit berbeda, yaitu Blue-Green-Red (BGR). Sistem yang menentukan kematangan buah misalnya, membutuhkan nilai RGB suatu buah yang matang atau belum. Nah, di sini kita coba menggunakan OpenCV yang berjalan di Google Colab untuk menentukan kadar RGB-nya yang kemudian dihitung rata-rata untuk menentukan warna dominan-nya. Dalam prakteknya tidak hanya menggunakan rata-rata melainkan dengan sistem berbasis Jaringan Syaraf Tiruan atau Deep Learning.

Mengimpor Library

Beberapa Library diperlukan antara lain CV2, NumPy, dan Google Colab File (untuk input output interface). Gunakan kode berikut di awal untuk sel baru.

  • import cv2
  • import numpy as np
  • import pandas as pd
  • from google.colab.patches import cv2_imshow
  • from google.colab import files
  • import io

Jalankan sel tersebut pastikan tidak ada kesalahan karena akan menentukan instruksi berikutnya.

Mengambil File Citra

Berikutnya adalah mengupload citra. Sebenarnya upload bisa lewat mekanisme upload di Google Colab. Tapi bisa juga dengan memanfaatkan I/O Google Colab, kita tinggal memilih file citra yang akan diuplad.

  • upload_files=files.upload()
  • for filename in upload_files.keys():
  • upload_files.keys
  • print(‘nama file: ‘,filename)
  • citra=cv2.imread(filename)

Di sini variabel upload_files berisi filename yang akan digunakan untuk imread pada OpenCV untuk mengambil matriks RGB citra tersebut. Gunakan citra RGB untuk latihan ini.

Mengolah Matriks Citra

Citra berwarna memiliki tiga komponen matriks yaitu biru, hijau, dan merah yang masing-masing berturut-turut diberi indeks 0, 1, dan 2.

  • blue=citra[:,:,0]
  • green=citra[:,:,1]
  • red=citra[:,:,2]
  • b=np.average(blue)
  • g=np.average(green)
  • r=np.average(red)
  • print(b)
  • print(g)
  • print(r)

Variabel b, g, dan r berturut-turut rata-rata dari total matriks blue, green, dan red. Fungsi print hanya digunakan untuk mengetahui skor rata-rata untuk mengecek akurasi if-else tahap berikutnya.

Deteksi Warna Dominan

Langkah terakhir adalah instruksi if-else untuk mendeteksi mana nilai yang terbesar apakah blue, green, ataukah red.

  • if b>g:
  • if b>=r:
  • result=print(‘warna dominan: blue’)
  • print(b)
  • else:
  • if g>=r:
  • result=print(‘warna dominan: green’)
  • print(g)
  • else:
  • result=print(‘warna dominan: red’)
  • print(r)

Jalankan dan pastikan warna dominan sesuai dengan kenyataannya.

Tentang rahmadya

I'm a simple man .. Lahir di Sleman Yogyakarta, 7 Juni 1976 PENDIDIKAN: TK : - (tidak ada TK di tj Priok waktu itu) SDN : Papanggo, Jakarta 83 - 89 SMPN : 129, Jakarta 89 - 92 SMAN : 8, Yogyakarta 92 - 95 Univ. : Fak. Teknik UGM, Yogyakarta 95 - 2001 Pasca. : Tek. Informatika STMIK Nusa Mandiri, Jakarta 2008 - 2010 Doctoral : Information Management Asian Institute of Technology, Thailand 2013 - 2018 PEKERJAAN: Tek. Komputer AMIK BSI Jakarta : 2002 - 2005 IT Danamon Jakarta : 2005 - 2008 Tek. Informatika STMIK Nusa Mandiri Jakarta : 2005 - 2008 Univ. Darma Persada Jakarta: 2008 - 2013 Fakultas Teknik Universitas Islam "45" Bekasi : 2008 - Skrg ( Homebase) Univ. Bhayangkara Jakarta Raya: 2018 - Skrg Univ. Nusa Putra Sukabumi: 2018 - Skrg
Pos ini dipublikasikan di Pengolahan Citra, Python. Tandai permalink.

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout /  Ubah )

Foto Google

You are commenting using your Google account. Logout /  Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout /  Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout /  Ubah )

Connecting to %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.