Hello again!
Kita mulai bagian pertama kita untuk memahami computer vision. Kita akan banyak membahas tentang image processing pada artikel ini.
Mari kita pahami dulu citra sebagai fungsi. Kita akan mulai banyak membahas citra, dimulai dari citra hitam putih. Kita akan membahas juga citra berwarna tapi kita mulai dari yang lebih mudah terlebih dahulu.
Ketika kalian melihat Gambar A ( yang mana itu adalah seorang aktor film ternama ), kalian tentu berpikir itu adalah sebuah gambar, sebuah foto, sebuah citra. Tapi sebenarnaya, itu adalah sebuah fungsi. ( Saya rasa kalian sudah tahu apa itu fungsi. Yang ga tau, gugling dulu ya~ )
Katakanlah citra pada Gambar A adalah sebuah fungsi I seperti pada Gambar B. Fungsi I ada hubungannya dengan intensitas cahaya pada citra. Mari kita lihat jika Fungsi I kita ilustrasikan sebagai grafik.
Sumbu yang sudah saya beri warna merah merupakan ukuran gambar (200 x 250). Sedangkan, sumbu yang saya beri warna biru merupakan tingkat kecerahan atau tingkat intensitas cahaya. Semakin tinggi intensitas cahaya, maka semakin mendekati warna putih. Semakin rendah intensitas cahaya, maka semakin mendekati warna hitam.
Fungsi yang digunakan pada Gambar C sama dengan fungsi pada Gambar A.
Jika kita coba untuk menghaluskan citra pada Gambar A, maka hasil grafiknya akan seperti pada Gambar D. Coba kalian pikirkan seperti apa citranya? Yapp akan menjadi kabur atau Blur, seperti Gambar E.
Saya hanya menunjukkan bahwa citra adalah sebuah fungsi. Kita dapat mengolah citra dengan mengolah fungsi citra tersebut.
Sebelum lebih jauh, coba kalian simpulkan apa itu citra dalam bahasan kita?
Citra dapat diartikan sebagai fungsi dari x dan y.
Dapat pula diartikan sebagai array 2 dimensi yang berisi nilai rentang suatu minimum hingga suatu maksimum.
Mungkin sebagian dari kalian mulai ada yang bingung. Saya menggunakan istilah array. Belum tahu apa itu array? Yup, gugling dulu~
Kita akan bahas kelanjutannya pada Citra sebagai Fungsi (Part 2), biar tidak terlalu panjang.
Sejauh ini masih mudah untuk dipahami. Saya sarankan kalian untuk mulai mencoba mengenal MatLab atau Google Colab atau tools sejenis. Karena kita akan membutuhkan suatu tools untuk melakukan komputasi citra. Saya lebih menyarankan Google Colab karena gratis dan lebih banyak hal yang dapat dilakukan. Lalu,coba pahami juga bahasa pemrograman Python. Sambil menunggu Part 2, kalian bisa mulai belajar python menggunakan MatLab atau Google Colab.
Yang mengikuti artikel computer vision dari artikel pertama, tetap semangat ya! I really appreciate it!
Jangan sungkan untuk menghubungi saya jika ada pertanyaan.
Jika dirasa bermanfaat, tolong share artikel ini agar manfaatnya bisa berdampak luas 😄
Keep #WorkFromHome #DiRumahAja 🏠!
See you on the next post!
Cheers!
Akses artikel materi Computer Vision:
