Implementasi OpenCV dengan Metode Image Thresholding pada Gambar
Keywords:
OpenCV, Image Thresholding, Pengolahan Citra, Segmentasi Gambar, Deteksi ObjekAbstract
Abstrak Pengolahan citra adalah aspek krusial dalam analisis visual di berbagai disiplin seperti kedokteran, industri, dan pengenalan pola. Metode Image Thresholding merupakan salah satu teknik efektif untuk segmentasi objek dalam gambar berdasarkan tingkat kecerahan piksel. Studi ini mengimplementasikan metode Image Thresholding menggunakan OpenCV untuk menerapkan berbagai pendekatan thresholding pada gambar digital. Hasil implementasi menunjukkan kemampuan teknik ini dalam memisahkan objek dari latar belakang dengan baik, meskipun memerlukan penyesuaian parameter yang tepat untuk hasil optimal.
References
Bernadetha, S. (2022). Perhitungan Objek Pada Citra Menggunakan TeknikThresholding. https://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/Citra/2022-2023/Makalah/Makalah/Makalah-IF4073-Citra-Sem1-2022 (16).pdf
Heryanto, I. W. A., Artama, Kurniawan, M. W. S., & Gunadi, G. A. (2020). Segmentasi Warna dengan Metode Thresholding. Wahana Matematika Dan Sains, 14(1), 54–64.
Hoffman, D. W. (n.d.). Dasar Pengolahan Citra Digital.
Houssein, E. H., Mohamed, G. M., Ibrahim, I. A., & Wazery, Y. M. (2023). An efficient multilevel image thresholding method based on improved heap-based optimizer. In Scientific Reports (Vol. 13, Issue 1). Nature Publishing Group UK. https://doi.org/10.1038/s41598-023-360668
Irianto, S. Y. (2016). Analisa Citra Digital dan Content Based Image Retrieval. Perpustakaan Nasional RI, December.
Rofi’i, M., & Ningtias, D. R. (2022). Local Adaptive Thresholding Menggunakan Metode Sauvola sebagai Tahapan Pra Pengolahan pada Data Citra Isyarat ECG. Jurnal Teori Dan Aplikasi Fisika, 10(1), 103. https://doi.org/10.23960/jtaf.v10i1.2904
Suhairi, M. (2018). Pengurangan Kompleksitas Komputasi Pada Multiview Hevc Berbasis Perangkat Fpga.
Widyadhana, I. H. (2021). Deteksi Pengambilan Barang Dari Rak Dengan Pengolahan Citra.
