Kategori: Pengolahan Citra

Membuat Mask (Bingkai) Pada Citra & Manfaatnya

Postingan ini bermaksud menginformasikan problem ketika pencocokan pola citra kurang berhasil akibat pola yang tidak memiliki bingkai. Ketika dengan Autoassociative Memory diminta memprediksi angka satu berikut (lihat yang berwarna putih).

Prediksi di sebelah kanan memang tepat angka satu, tetapi terpotong di bagian atas dan bawahnya. Kita coba untuk menambahkan bingkai pada citra yang akan dilatih dan diterka.

Menambahkan Nol di Sekitar Matriks

Misal angka nol di bawah akan dibuatkan bingkainya. Langkah pertama adalah mengetahui ukuran matriks angka nol tersebut.

Gunakan fungsi size di Matlab. Setelah itu dengan fungsi “zeros” buat matriks berukuran dua digit lebih banyak dari ukuran sebelumnya. Misalnya matriks di atas memiliki ukuran baris x kolom sebesar 5 x 3 maka buatlah matriks nol dengan ukuran 7 x 5.

  • imshow(nol,’InitialMagnification’,’fit’)
  • nolmask=zeros(7,5);
  • nolmask(2:6,2:4)=nol;
  • imshow(nolmask,’InitialMagnification’,’fit’)

Perhatikan angka nol (yang berwarna putih) telah memiliki bingkai (warna hitam di sekelilingnya). Berikutnya kita coba melatih jaringan syaraf tiruan (JST) yang sebelumnya tanpa bingkai. Diuji dengan angka satu udah ok: hasil: “satu” (sebelah kiri) dan yang sebelah kanan nol dengan sedikit error berhasil mendeteksi (hasil deteksi: “nol”).

Mengkonversi Polygon Peta Pada ArcGIS ke Matriks di Matlab

Terkadang untuk melakukan manipulasi dengan Matlab membutuhkan konversi dari data berupa peta menjadi matriks. Jika sudah dalam bentuk matriks maka beragam metode dapat diterapkan untuk memanipulasi matriks peta tersebut seperti pengklusteran, klasifikasi, dan lain-lain. Postingan ini bermaksud mengkonversi citra polygon menjadi matriks di Matlab.

Mempersiapkan Poligon

Terlebih dahulu persiapkan peta poligon, misalnya lokasi sekolah di bekasi selatan. Karena fungsi polygon to raster di ArcGIS tidak berlaku untuk titik maka diperlukan proses “buffering” agar dihasilkan region sebuah titik. Cari fungsi “buffering” tersebut di kolom “search” pada ArcGIS anda.

Di sini dibuat lingkaran dengan jarak 50 meter dari pusat titik di tiap-tiap lokasi. Secara default tipenya adalah lingkaran. Jika sudah tekan “OK” di bagian bawah. Pastikan peta baru yang berisi lingkaran dengan jari-jari 50 meter yang berada di sekitar titik lokasi.

Konversi ke Raster

Untuk menjadikan poligon menjadi matriks diperlukan proses konversi dari poligon ke raster dengan fungsi “Polygon to Raster”.

Tekan “OK” dan tunggu sesaat hingga ArcGIS membuat rasternya seperti gambar berikut ini. Perhatikan yang tadinya lingkaran (round) sedikit berubah menjadi kotak-kotak.

Membentuk Matriks di Matlab

Terakhir kita menarik data yang telah dibuat oleh ArcGIS ke Matlab. Pertama-tama data perlu di- “Export” terlebih dahulu. Bentuknya terdiri dari beberapa layer dengan komponen utamanya berekstensi TIF yang mirip dengan JPG atau PNG.

Pastikan di folder target terdapat salah satu citra yang akan dibaca matriksnya lewat Matlab. Arahkan “Current Directory” pada lokasi yang sesuai agar bisa dibaca Matlab. Jalankan perintah ini untuk melihat “image”nya.

  • imshow(‘sekolah_PolygonToRaster11.tif’)

Jika kita lihat ukurannya masih sangat besar.

  • I=imread(‘sekolah_PolygonToRaster11.tif’);
  • size(I)
  • ans =
  • 474 248

Ada baiknya resolusi sedikit diturunkan agar diperoleh matriks yang mudah dimanipulasi. Gunakan fungsi “imresize” dengan sebelumnya mengkonversi gray menjadi biner.

  • I2=imresize(I,0.25);
  • size(I2)
  • ans =
  • 119 62

Tampak resolusinya berkurang seperempatnya. Konversi menjadi biner agar dihasilkan image yang tidak pecah-pecah seperti di atas. Untuk membahas masalah tersebut perlu postingan lain tentang pengolahan citra. Semoga bisa menginspirasi.

Red, Green, dan Blue (RGB) Pada Matlab

Representasi warna yang dikenal antara lain: i) Red, Green, Blue (RGB), ii) Cyan, Magenta, Yellow, Black (CMYK), iii) Hue, Saturation, Brightness (HSB), dan iv) CIE-XYZ. Di sini yang paling mudah dan terkenal adalah RGB. Postingan ini bermaksud menjelaskan secara mudah model warna RGB ini.

Sejarah

Kita mengenal TV berwarna yang mengkombinasikan tiap piksel dengan gabungan komposisi warna Red, Green, dan Blue. Jika seluruh warna R, G, dan B nol atau padam, maka dihasilkan warna hitam. Sebaliknya jika seluruhnya menyala maksimal, diperoleh warna putih.

Membuat Warna

Perhatikan warna Turqoise di bawah ini. Warna ini merupakan kombinasi warna Red, Green, dan Blue berturut-turut 64, 224, dan 208. Bagaimana merepresentasikannya dalam Matlab?

Baik, kita mulai saja dengan membuka Matlab versi 2008 ke atas (mungkin sebelumnya bisa, asalkan ada fungsi “imshow” dan “cat” pada matriks).

Format RGB pada Matlab

Matlab menggunakan format matriks tiga dimensi, berbeda dengan gray atau biner yang menggunakan satu matriks saja. Oke, misalnya kita buat piksel yang membentuk huruf ‘c’.

  • c=[1 1 1;1 0 0;1 1 1];
  • imshow(c,’InitialMagnification’,’fit’)

Disini “InitialMagnification” artinya memperbesar huruf c tersebut agar bisa dilihat jelas. Coba saja tanpa fungsi itu, pasti hanya berupa titik kecil saja.

Nah, di sini kita diminta merubah huruf c format biner tersebut menjadi warna turquoise pada gambar di atas sebelumnya. Caranya adalah dengan merubah satu matriks ‘c’ tersebut menjadi komposisi tiga matriks R, G, dan B berupa perbandingan dari 0 hingga 255.

Warna Red, Green, Blue

Di sini warna merah adalah 64 dari 255. Tuliskan di command window instruksi berikut.

  • r=c*64/255
  • r =
  • 0.2510 0.2510 0.2510
  • 0.2510 0 0
  • 0.2510 0.2510 0.2510

Dengan cara yang sama buat juga Green dan Blue.

  • g=c*224/255;
  • b=c*224/208;

Jika komposisi R, G, dan B sudah dibuat, berikutnya adalah meng-concatenate tiga matriks tersebut (r, g, dan b) menjadi satu.

  • image=cat(3,r,g,b);
  • imshow(image,’InitialMagnification’,’fit’)

Pastikan diperoleh huruf ‘c’ dengan warna turquoise seperti di bawah. Jika Anda bisa memanipulasi satu piksel maka Anda pasti bisa memanipulasi beragam citra menjadi warna-warna tertentu. Sekian, semoga bermanfaat.

Imresize Citra dengan Matlab

Imresize merupakan fungsi dalam Matlab untuk memperkecil ukuran citra. Misal sebuah citra berukuran 100 x 100 dapat diperkecil menjadi 10 x 10. Gunanya adalah menurunkan resolusi agar dapat lebih cepat diproses. Perhatikan citra berikut (nama file “Huruf A.png”):

Citra bertipe JPG atau PNG harus dibaca di konsol Matlab. Gunakan fungsi imread untuk mengkonversi JPG menjadi matriks gambar.

  • x=imread(‘Huruf A.png’);
  • x2=rgb2gray(x);

Fungsi rgb2gray bermaksud merubah citra berwarna (red, green, dan blue) menjadi hitam putih. Berikutnya kita coba mereduksi matriksnya dengan fungsi imresize berikut ini:

  • x3=imresize(x2,.05)

Perhatikan x3 merudiksi x2 sebesar 5 persen. Jika dilihat gambarnya dengan fungsi imshow akan muncul citra yang sudah tereduksi ukurannya.

  • Imshow(x3,’InitialMagnification’,’fit’)

Citra hasil imresize dari sulit dimanipulasi. Misal dibagi dgn 255 tiap elemennya menjadi 1.

Tampak citra yang masih berbentuk gray. Untuk diolah dengan jaringan syaraf tiruan perlu dikonversi menjadi biner 1 dan 0 atau +1 dan -1. Untuk gambar yg normal bisa dengan im2bw, tetapi hasilnya akan 1 semua. Cari paling sederhana adalah membuat kode untuk merubah 255 menjadi -1 dan yang bukan 255 menjadi 1.

  • [row kol]=size(x3)
  • for i=1:row
  • for j=1:row
  • if x3(i,j)==max(max(x))
  • x3(i,j)=-1;
  • else
  • x3(i,j)=1;
  • end
  • end
  • end

Hasilnya matrix nol dan 1 yang harus dikalikan dengan 255 terlebih dahulu sebelum dimanipulasi dengan fungsi im2bw.

  • x4=x3*255;
  • x5=im2bw(x4);
  • x6=x5*2-1;
  • imshow(x6,’InitialMagnification’,’fit’)

Hasilnya adalah tampak pada gambar di bawah, berupa matriks hasil reduksi dari yang sebelah kanan. Dari ukuran matriks 190×193 menjadi matriks 10×10 yang lebih mudah dimanipulasi.

 

 

 

 

Merubah Foto Menjadi Citra Negatif dan Sebaliknya

Untuk yang pernah hidup di era 80-an, pasti mengenal foto yang dicetak dari negatif foto atau dikenal dengan nama klise. Nah, jika foto sudah jamuran atau rusak, bisa mereproduksi foto tersebut jika masih memiliki klise-nya. Gunakan scanner untuk memindai klise tersebut.

Fungsi untuk merubah citra menjadi negatif dan sebaliknya pada Matlab adalah imcomplement atau dengan persamaan 255-1-i, dengan “i” adalah imread dari citra berformat jpg, jpeg, atau png. Misal gambar berikut ini (silahkan unduh di sini).

Gunakan kode sederhana pada command window. Misal citra yang diunduh diberi nama “sample.jpg”.

  • a=imread(‘sample.jpg’);
  • b=255-1-a;
  • imshow(b)

Tampak hasil foto real dari negatif fotonya. Jika ingin menyimpan citra menjadi file gambar gunakan fungsi imwrite.

  • Imwrite(b,’hasil.jpg’)

Maka muncul satu file bernama “hasil.jpg” yang merupakan hasil pemrosesan citra file “sample.jpg” yang lalu.

Silahkan buat GUI supaya lebih mudah digunakan.

Cukup dengan kode berikut di tombol “Ambil File”, gambar yang siap cetak diberinama “konversi.jpg”:

  • x=uigetfile(‘*.jpg’);
  • a=imread(x);
  • b=imcomplement(a);
  • axes(handles.axes1);
  • imshow(a)
  • axes(handles.axes2);
  • imshow(b)
  • imwrite(b,’konversi.jpg’);

Menyamakan Ukuran Citra

[peng.citra|t.komputer|lab.hardware|pert.10]

Untuk membandingkan dua citra baik dengan JST atau metode yang lain, hal mutlak yang harus dilakukan adalah menyamakan ukuran dari citra. Menyamakan ukuran berarti menyamakan dimensi matriks antara satu gambar dengan gambar yang akan diuji kemiripannya. Gambar GUI di bawah ini adalah contoh ilustrasi proses pembandingan.

Perhatikan gambar di atas dimana gambar 1 yang merupakan master akan diuji dengan gambar 2 yang memiliki ukuran berbeda (kolom atau tinggi segiempatnya) dimana angka tiga 371, sementara angka 2 742. Proses callback “Resize Gbr 2” berisi kode berikut:

  • image=handles.image;
  • b=handles.b;
  • c=handles.c;
  • % ukuran gbr2
  • [b2,c2]=size(image)
  • save testing
  • image=imresize(image,[b c])
  • axes(handles.axes2)
  • imshow(image)
  • set(handles.edit5,’String’,b)
  • set(handles.edit6,’String’,c)

Perhatikan gambar di atas. Ukuran baru gambar dua sudah sama dengan tiga (kolom = 371). Dengan samanya ukuran gambar 1 dan gambar 2 maka proses selanjutnya (Uji Kecocokan) dapat dilakukan. Ada hal-hal tertentu yang didapat pada praktik hari ini:

  • Tidak boleh memberi nama GUI dengan nama yang dimiliki suatu fungsi pada Matlab, misalnya dengan nama “imresize”, karana ketika ada instruksi “imshow” akan menampilkan GUI tersebut bukannya gambar/citra.
  • Ketika GUI dengan Matlab 2013 dijalankan di 2008 ada pesan error dan tidak dapat dijalankan. Tetapi jika GUI dengan Matlab 2008 dapat dijalankan dengan 2013 ke atas. Semoga bermanfaat.

Menyiapkan Data Citra Untuk Pelatihan JST

[peng.citra|t.komputer|lab.hardware|pert.9]

Berikut ini contoh menyiapkan data training dan target sebagai masukan proses pelatihan pada Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Kasusnya mirip dengan postingan yang lalu, hanya saja di sini kita coba dengan gambar/citra sesungguhnya. Bagaimana membuat data training dengan GUI agar lebih mudah menyiapkan datanya? Selain itu tentu saja terhindar dari kesalahan manusiawi (human error) ketika meramu data-nya.

Membuat GUI Pemrosesan Citra

Secara sederhana dan praktis data dibuat dengan paint bawaan Windows. Misalnya sistem yang dibuat mampu menebak angka 0, 1, hingga 5 saja. Tiap angka digambar sebanyak lima kali, beri nama misalnya 1a, 1b, .. dan seterusnya.

JST memisahkan data dengan target. Jadi data latih dari 0 hingga 5 dengan masing-masing angka lima gambar harus disediakan. Totalnya adalah 6×5 atau 30 data latih, begitu juga targetnya. Misal kita buat GUI sebagai berikut.

Algoritma

Prinsip kerja sederhana dari data yang akan dilatih adalah dengan membuat hubungan satu-satu antara data latih dengan targetnya. Jadi satu record citra yang sudah diolah dikonversi menjadi vektor baris (satu baris terdiri dari beberapa kolom) dibuatkan targetnya dengan indeks baris yang sama.

Pem-Vektor-an

Input: Citra

Output: Vector Citra

  • Ambil citra
  • Jadikan hitam putih
  • Jadikan biner
  • Perkecil, misal 20%
  • Jadikan vektor

Kode di bawah ini salah satu contoh menyimpan hasil pemvektoran data citra.

  • [img,file]=uigetfile(‘*.jpg’)
  • image=imread(img)
  • % pemrosesan citra
  • % jadi hitam putih
  • image=rgb2gray(image)
  • % jadi biner
  • image=im2bw(image)
  • % perkecil 20%
  • [baris,kolom]=size(image) %cari ukuran
  • image=imresize(image,[round(baris*0.2) round(kolom*0.2)]);
  • imshow(image)
  • % cek ukuran yg baru
  • [baris,kolom]=size(image)
  • % jadi vektor
  • image=reshape(image,1,(baris*kolom),[])
  • handles.image=image;
  • guidata(hObject,handles)
  • [baris,kolom]=size(image)
  • simpan=img(1:2)
  • save(simpan,’image’)

Simpan Vektor Hasil Pemrosesan

Salah satu hal sepele tetapi merepotkan adalah menyimpan vektor hasilnya. Di sini fungsi simpan=img(1:2) akan menyimpan vektor dengan nama yang sama dengan gambar yang diambil, tetapi hanya depannya saja (satu sampai dua karakter) karena ekstensinya beda (*.mat).

Setelah citra diambil dan diolah menjadi vektor, selain ditampilkan hasil prosesnya (biner dan diperkecil 20%) pastikan di folder tersimpan file matlab dengan nama yang sama dengan nama citra awalnya (hanya ekstensinya yang berbeda). Tinggal nanti seluruh file hasil pemvektoran digabung menjadi satu data latih beserta satu buah data label/targetnya. Sekian, semoga bermanfaat.