Identifikasi Warna Pada Objek Citra Digital Secara Real Time Menggunakan Pengolahan Model Warna HSV

Mutiara Persada Pulungan, Muhammad Bakhara Alief Rachman, Aaqila Dhiyaanisafa Goenawan

Abstract


Teknologi sekarang sudah menjadi satu kesatuan dengan kehidupan manusia. Dengan teknologi, kehidupan manusia menjadi lebih terbantu. Teknologi sekarang telah berkembang menjadi beberapa bentuk. Salah satu bentuk hasil perkembangan teknologi adalah Machine Learning. Machine learning adalah sebuah bentuk teknologi berupa program komputer yang nantinya program tersebut dapat belajar dan menyelesaikan masalahnya sendiri. Salah satu masalah yang dapat diselesaikan dengan Machine Learning adalah identifikasi warna pada sebuah citra digital. Hasil dari penelitian ini adalah penjabaran proses kerja program dan hasil akhirnya.

 


Keywords


Machine Learning, Identifikasi Warna, Citra Digital.

References


Baum, David, 1999. E-commerce . New Jersey : oracle corp

Hadi, S. A., Purnama, J., Amin Soetomo, M. A., & Galinium, M. (2015). C2C E-commerce trust level measurement and analysis in Indonesia. Proceedings - 2014 6th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering: Leveraging Research and Technology Through University-Industry Collaboration, ICITEE 2014. https://doi.org/10.1109/ICITEED.2014.7007900.

RY, Novie Noordiana. "faktor-faktor yang memiliki kontribusi pada keberlangsungan dan kesuksesan umkm yang dikelola oleh kalangan usia muda." jurnal relasi stie mandala jember 13.1 (2017).

Tsalgatidou, A., & Pitoura, E. (2001). Business models and transactions in mobile electronic commerce : requirements and properties, 37, 221–236.

Oliveira, T., Alhinho, M., Rita, P., & Dhillon, G. (2017). Modelling and Testing Consumer Trust Dimensions in E-commerce . Computers in Human Behavior. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.01.050

Werneck, V. M. B., Oliveira, A. de P. A., & do Prado Leite, J. C. S. (2009). Comparing GORE Frameworks: i-star and KAOS. Wer, (January), 1–12. Retrieved from http://wer-papers.googlecode.com/svn history/r71/trunk/dataset/wer09/WER09_4.pdf

Halodoc. (2019, October 13). Kapan Waktu Yang tepat Lakukan tes Buta Warna? halodoc. Retrieved January 5, 2022, from https://www.halodoc.com/artikel/kapan-waktu-yang-tepat-lakukan-tes-buta-warna

Buta Warna. Alodokter. (2021, November 13). Retrieved January 5, 2022, from https://www.alodokter.com/buta-warna

Choosing the correct upper and lower HSV boundaries for color detection with`cv::inrange` (opencv). Stack Overflow. (1960, June 1). Retrieved January 5, 2022, from https://stackoverflow.com/questions/10948589/choosing-the-correct-upper-and-lower-hsv-boundaries-for-color-detection-withcv/48367205#48367205

Multiple color detection in real-time using python-opencv. GeeksforGeeks. (2020, May 10). Retrieved January 5, 2022, from https://www.geeksforgeeks.org/multiple-color-detection-in-real-time-using-python-opencv/

I. S. Areni, I. Amirullah, and N. Arifin, “Klasifikasi Kematangan Stroberi Berbasis Segmentasi Warna dengan Metode HSV,” J. Penelit. Enj., vol. 23, no. 2, pp. 113–116, 2019, doi: 10.25042/jpe.112019.03.

M. Z. Andrekha and Y. Huda, “Deteksi Warna Manggis Menggunakan Pengolahan Citra dengan Opencv Python,” Voteteknika (Vocational Tek. Elektron. dan Inform., vol. 9, no. 4, p. 27, 2021, doi: 10.24036/voteteknika.v9i4.114251.

R. D. Kusumanto, A. N. Tompunu, and S. Pambudi, “Klasifikasi Warna Menggunakan Pengolahan Model Warna HSV Abstrak,” J. Ilm. Tek. Elektro, vol. 2, no. 2, pp. 83–87, 2011.

A. N. M. Nayif, R. Magdalena, and E. Susatio, “Aplikasi Pengenal Warna Untuk Penderita Buta Warna Menggunakan Pengolahan Model Warna HSV,” vol. 7, no. 1, pp. 586–593, 2020.

Image masking with opencv. PyImageSearch. (2021, April 17). Retrieved January 5, 2022, from https://www.pyimagesearch.com/2021/01/19/image-masking-with-opencv/

Contour detection using opencv (python/C++). LearnOpenCV. (2021, October 18). Retrieved January 5, 2022, from https://learnopencv.com/contour-detection-using-opencv-python-c/


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 Senamika

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.