MENGENAL JENIS KENDARAAN BERGERAK DENGAN MENGGUNAKAN KAMERA WEB Asti Riani Putri Dosen STKIP PGRI Tulungagung
ABSTRAK Perkembangan dan kemajuan teknologi,Terutama di bidang transportasi seperti di jalan tol,program ini bisa diaplikasikan dan dimanfaatkan untuk mengenali bentuk mobil dari belakang dengan mengunci bentuk belakang mobil dan mengikutinya. selain itu dapat membedakan background dengan warna tertentu.Untuk Penelitian ini digunakan metode segmentasi yang dapat membedakan antara obyek dengan bacground , Image processing merupakan suatu teknik pengolahan gambar dari obyek.untuk mendeteksi adanya object yang berwarna merah dan kuning serta digunakan kamera digital sebagai masukan data. kamera digital akan merekam object yang berupa mobil yang bergerak sebagai acuan dan mengirim data ke PC. Dalam pengolahan image processing dibutuhkan ketepatan dan keakuratan data serta pengetahuan tentang statistika karena pengolahan image ini berhubungan dengan pengolahan data.Hasildari penelitian ini yaitu software dapat mendeteksi obyek berwarna merah dan kuning sehingga diketahui jenis mobil dari belakang.Kesimpulan dari penelitiaan ini adalah posisi kamera dan pencahayaan sangat berpengaruh terhadap penangkapan gambar object . Kata kunci : object warna merah dan kuning ,kamera,image processing obyek yang diamati. Pengolahan citra ini dapat
PENDAHULUAN Seiring
dengan
perkembangan
jaman
dilakukan
karena
pada
setiap
element
pengetahuan dan teknologi yang pesat sekarang
gambar(pixel)yang paling tidak mempunyai dua
ini ,maka kita dihadapkan kepada suatu bentuk
buah informasi mengenai letak dari warna
permasalahan yang lebih komplek yang menuntut
.dengan pengolahan citra ini dapat diketahui
kreativitas.perkembangan teknik tentang image
informasi tentang keberadaan
processing yang berkembang dengan pesat saat.
dengan mendeteksi adanya gerakan –gerakan
ini.terutama pada pengolahan gambar.
tertentu dari citra.
Pada proyek akhir ini akan dibahas bagaimana cara menganalisa
suatu obyek
tentang
Jadi dalam hal ini kamera web merekam gambar
bentuk-bentuk
yang berupa mobil yang bergerak dengan target
mobil yang dikenali dari belakang dan setelah
warna merah yang akan diambil dari belakang .
dikenali bisa dilakukan penguncian dalam hal ini
Tujuan dari pembuatan penelitian ini adalah
menggunakan hardware berupa pc dan web cam
membuat sebuah system yang berupa webcam
sebagai penunjangnya
dan untuk softwarenya
yang digunakan untuk merekam dan mengambil
menggunakan visual C++ , proses selanjutnya
gambar mobil,warna merah sebagai acuan yang
menggunakan image processing atau pengolahan
berada didepannya dengan melalui proses image
citra.
processing Pengolahan citra adalah suatu metode atau
teknik yang dapat digunakan untuk memproses suatu
data
gambar
yang
diisikan
untuk
dengan
menggunakan
bahasa
pemrogaman visual C++ dimana data diperoleh dari kamera digital.
METODE PENELITIAN
mendapatkan suatu informasi tertentu mengenai Asti Riani Putri: Mengenal Jenis Kendaraan Bergerak Dengan Menggunakan Kamera Web
134
Disini
yang
.karena pengolahan citra digital dilakukan dengan
menunjang dalam penyesaian tugas akhir ini
computer digital ,maka citra yang akan diolah
antara
bahasa
terlebih dahulu ditranformasikan kedalam bentuk
pemrogaman visual C++ serta uraian tentang
besaran –besaran diskrit dari niloai tingkat
dasar-dasar proses pengolahan citra serta metode-
keabuan pada titik element citra .bentuk dari citra
metode yang digunakan sesuai dengan hasil yang
ini disebut citra digital .element-element citra
diharapkan .
digital apabila ditampilkan dalam layer monitor
IMAGE PROCESSING
akan menempati sebuah ruang yang disebut
Image
akan
lain
dibahas
semua
mengenai
processing
atau
garis
materi
besar
pengolahan
citra
Pixel(picture element) Teknik dan proses untuk
merupakan suatu metode atau teknik yang dapat
mengurangi atau menghilangkan efek degradasi
digunakan untuk memproses citra atau gambar
pada
dengan jalan mjemanipulasinjya menjadi suatu
peningkatan
data gambar yang diisikan untuk mendapatkan
,restorasi citra (image restoration) dan tranformasi
suatu informasi tertentu mengenai obyek yang
special (special transformation ),subyek lain dari
sedang diamati .dan hal –hal yang perlu
pengolahan citra
diperhatikan sebagai referensi pembuatannya
pengkodean
disini diantaranya adalah:
segmentation ),representasi edan diskripsi citra
Pengolahan Citra
(image representation and diskription).
Citra
Model Citra
adalah representasi dua dimentasi untuk
citra
meliputi citra
citra
teknik
(image
digital
perbaikan
atau
enchancement
diantaranya
,segmentasi
citra
)
adalah (image
bentuk-bentuk fisik nyata tiga dimensi.Citra
Citra disini merupakan matrik dua dimensi dari
dalam perwujutan dapat bermacam-macam,mulai
fungsi intensitas cahaya,karena itu referensi citra
dari gambar perwujudan nya dapat bermacam –
menggunakan dua variabelyang menunjuk posisi
macam,mulai dari gambar putih pada sebuah foto
pada bidang dengan sebuah fungsi intensitas
(yang tidak bergerak)sampai pada gambar warna
cahaya yang dapat dituliskan sebagai berikut
yang bergerak pada televisi .proses transformasi
f(x,y).karena cahaya merupakan salah satu bentuk
dari bentuk tiga dimensi ke bentuk dua dimensi
energi yang dalam pernyataan matematis adalah:
untuk menghasilkan citra akan dipengaruhi oleh
0
bermacam-macam factor yang mengakibatkan
diskrit ditunjukkan pada gambar dibawah ini:
citra penampilan citra suatu benda tidak sama persis dengan bentuk fisik nyatanya .faktorfaiktor tersebut merupakan efek degradasi atau penurunan kualitas yang dapat berupa rentang kontras benda yang terlalu sempit atau terlalu lebar
,distorsi
geometric
kekaburan(blur),kekaburan akibat objek citra yang bergerak
9 motion blur,noisw atau
gangguan yang disebabkan oleh interferensi pembuat citra ,baik itu pembuat tranduser ,peralatan elektronik maupun peralatan optik
Gambar 2.1 koordinat citra Diskrit
Asti Riani Putri: Mengenal Jenis Kendaraan Bergerak Dengan Menggunakan Kamera Web
135
Citra yang dilihat sehari-hari merupakan cahaya
Dalam sebuah citra monochrome,sebuah pixel
yang direfleksikan sebuah obyek.fungsi.fungsi
diwakili oleh 1 bit data yang berisikan data
f(x,y) dapat dilihat sebagai fungsi dengan dua
tentang derajat keabuan yang dimiliki oleh pixel
unsur,pertama
sumber
tersebut.data akan berisi 1 apabila pixel berwarna
cahaya yang melengkapi pandangan kita terhadap
putih dan akan berisi 0 bila pixel berwarna hitam.
obyek (illumination),kedua merupakan besaran
Citra yang dimiliki 16derajat keabuan(mulai
merupakan
besarnya
cahaya yang difleksikan oleh obyek dalam
dari 0 mewakili warna hitam sampai 15
pandangan kita (reflectance component).keduanya
mewakili warna putih)dipresentasikan oleh 4 bit
dituliskan fungsi yang berturut-turut i(x,y) dan
data.sedangkan citra dengan 256 derajat keabuan
r(x,y).merupakan
untuk
(nilai 0 mewakili hitam sampai dengan 256 yang
membentuk fungsi f(x.y) yang dapat ditulis
mewakili warna putih )dipresentasikan leh 8bit
dengan persamaan sebagai berikut:
data.
kombinasi
perkalian
f(x,y)=i(x,y)r(x,y) 0
yang
Dalam citra berwarna,jumlah warna bisa beragam mulai dari 16,256,65536 atau 16 juta warna yang masing-masing dipresentasikan oleh
Persamaan…………………………………..2.1 Persamaan
diatas
menandakan
nilai
.warna yang terdiri dari 3 komponen utama yaitu
kerefleksian dibatasi oleh nilai 0(total absorbtion)
merah (red),nilai hijau (green),dan nilai biru
dan nilai satu (total reflectance)fungsi i(x,y) yang
(blue).paduan
sudah didiskritkan baik koordinat special maupun
sebuah warna C dengan rumusan sebagai berikut:
tingkat
Warna RGB dan Grey Scale
kecerahannya.kata
bahwa
4,8,16 atau 24 bit data untuk setiap pixelnya
continue
disini
ketiga
komponen
membentuk
dijelaskan bahwa indek x dan y bernilai bulat
Model warna RGB ( red, green, blue )
.kita dapat menganggap citra digital (berikutnya
mendiskripsikan warna sebagai kombinasi positip
akan
matrik
dari warna yaitu:merah,hijau dan biru sehingga
dengan ukuran MxN yang baris dan kolomnya
membentuk sebuah warna C dengan rumusan
menunjukkan titik-titiknya yang diperlihatkan
sebagai berikut:
pada persamaan 2.2 berikut:
C=rR+gG+bB……………………………….(2.3)
disingkat
dengan
citra)sebagai
Jika scalar r,g,b diberikan harga antara 0 dan 1 ,maka semua definisi warna akan berada dalam kubus seperti gambar berikut:
Citra yang tidak berwarna atau hitam putih dikenal juga sebagai citra dengan derajat keabuan (citra grey level /greyscale).Derajat keabuan yang dimiliki ini bias beragam mulai deari dua derajat keabuan yaitu(0 dan 1)yang dikenal juga sebagai
Cyan=0,1,1 Blue=0,0,1 Magenta=1,0 White=1,1,1 Black=0,0 Red=1,0,0 Green=0,1,0
citra monokrome.16 derajat keabuaan dan 256 derajat kebuan.
Yellow=1,1,1 Gambar 2.2 Definisi Warna RGB
Asti Riani Putri: Mengenal Jenis Kendaraan Bergerak Dengan Menggunakan Kamera Web
136
Ruang warna ini adalah dasar dari warna display
pendukungnya memanfaatkan kamera digital
monitor computer.garis sepanjang titik hitam
yang telah dipasarkan
(0,0,0)RGB hingga titik putih (1,1,1)RGB disebut
ALGORITMA PROGRAM DAN DIAGRAM
dengan titik keabuan atau grayscale .sehingga
ALIR
dengan mudah kita dapatkan hubungan antara
Algoritma Program
RGB dengan greyscale sebagai berikut :
Proses pengenalan citra dengan image prosessing
oleh
computer
melalui
kamera
diuraikan dalam algoritma program di bawah (a)GL (a,a,a)RGB Setiap titik pada layar yang berisi angka yang
ini,yaitu 1.
inisialisasi kamera
bukan menunjukkan intensitas warna dari titik
2.
Rekam obyek atau mengambil gambar
tersebut ,melainkan menunjukkan nomor warna
3.
menemukan obyek
yang dipilih ,dimana pada titik memiliki 256
4.
Dilakukan Penguncian
warna,maka fungsi-fungsi yang dimiliki oleh
5.
Preprosesing ,terjadi proses penghilangan
pengolahan citra tidak dapt mengolah atau memanipulasinya secara langsung hal ini karena
noise dan filtering 6.
citra tersebut tidak memiliki8 kecerahan tertentu sedangkan masing-masing pallete warna table
Segmentasi,memisahkan
antara obyek
dengan background 7.
Melalui proses scanning ,apakah ada warna
memiliki tiga buah kombinasi angka R
merah
yang menentukan proporsi warna merah,hijau dan
tidak,program
biru. Dengan demikian diketahui bahwa dalam
ya,dengan metoda template matching .
suatu pixel akan diwakilim dengan
3 byte
atau
warna
kuning
kembali
stand
?jika by.jika
Diagram
memori yang masing-masing terdiri dari1 byte
Proyek akhir ini merupakan perwujudan dari
untuk warna merah,1 byte untuk warna hijau dan
algoritma program yang telah diuraikan diatas
1 byte untuk warna biru.
.alur program tersebut merupakan fungsi untuk
PERENCANAAN
DAN
IMPLEMENTASI
LUNAK Pembahasan
mengaturkan alur program dapat berjalan dengan baik .itu alur program dapat menggambarkan
materi
dalam
hal
ini
secara singkat dan tepat pola pikir program.
diarahkan pada langkah –langkah perencanaan
Alur program proyek akhir ini mempunyai
tugas akhir yang meliputi perencanaan dan
kesamaan dengan algoritma pemikiran manusia
pembuatan perangkat lunak untuk tracking warna
sehingga mudah untuk diwujudkan dalam bentuk
merah secara keseluruhan yang merupakan pokok
perangkat lunak dan dapat dimengerti secara
bahasan proyek akhir ini .untuk memperoleh hasil
logika dan nalar .tentang warna merah yang
yang optimal pada proses tracking diperlukan
kemudian disimpan dan dapat digambarkan
beberapa metode.
sebagai proses pengenalan obyek warna merah
Proyek akhir ini dibuat dengan beberapa kemudahan –kemudahan .dalam hal ini hanya
khususnya untuk mobil yang berwarna merah PIRANTI PENDUKUNG
ditekankan pada pembuatan perangkat lunak
Seperti yang telah disebutkan pada bagian
nya.sedang untuk perangkat keras atau piranti
depan,piranti pendukung dari proyek akhir ini
Asti Riani Putri: Mengenal Jenis Kendaraan Bergerak Dengan Menggunakan Kamera Web
137
berupa kamera digital yang berfungsi sebagai
digunakan kurang sensitive terhadap perubahan
mata computer untuk mengenali pola suatu obyek
intensitas cahaya maka kualitas gambar yang
,disini jenis kamera sangat berpengaruh terhadap
diambil kurang baik .begitu juga resolusi yang
proses pengolahan image .bila kamera yang
didukung oleh kamera tersebut.
Blok diagram Pendeteksi Obyek Warna Merah Dengan Pengolahan Citra
Gambar 3.2.2 blok diagram pendeteksi obyek dengan pengolahan citra FLOWCHART
PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK Dalam sub bab ini akan dijelaskan tentang pembuatan fungsi –fungsi dari perangkat lunak .dalam pembuatan software ini pada dasarnya menggunakan bahasa Visual C++.tetapi user interface yang digunakan adalah Video lap . 3.3.4 GAMBAR ULANG (CAPTURE) Dari capture yang dihasilkan oleh kamera ,image atau gambar yang diperoleh masih memiliki warna yang sangat komplek .dalam pengolahan image ini diperlukan beberapa tahap agar mendapat hasil yang sempurna .pada gambar ulang
sebelah
kanan
disini ,semua
proses
pengolahan citra terjadi .mulai scanning obyek sampai kontrol posisi obyek.sebelumnya terjadi proses segmentasi untuk memisahkan obyek dengan latar belakang dan antar obyek itu sendiri DETECSI POSISI OBYEK MERAH
Asti Riani Putri: Mengenal Jenis Kendaraan Bergerak Dengan Menggunakan Kamera Web
138
Untuk mengetahui posisi warna merah yang mana data akan dikirim ke driver robot dapat dicari dari deteksi
posisi
obyek
merah.dengan
membandingkan posisi obyek terhadap range pixel yang telah ditentukan .dimana posisi tengah didapat setelah dilakukan edge detection dasar dari proses ini dengan melakukan penelusuran secara vertikal or horisontal.algorimanya sebagai berikut:
int
Length
=
ImageSize.cx
*
http://www.google.com/VideoLab ,Tanggal oktober 2006 Pukul 10:00.
2
ImageSize.cy;
REFERENCES
http://www.google.com/convert ,Tanggal september 2006 Pukul 23:00.
24
http://www.yahoo.com/VideoLab ,Tanggal agustus 2006 Pukul 19:00.
23
http://www.google.com/Imageprocessing ,Tanggal 24 september 2006 Pukul 23:00. http://www.google.com/Templatematching ,Tanggal 22 januari 2007 Pukul 19:30. http://www.google.com/Euclideandistance ,Tanggal 25 januari 2007 Pukul 19:00. Kadir
Abdul,Pemrogaman ,Yogyakarta 2004.
Visual
C++,Andi
Resmah
Supriatin Dewi,Perancangan dan Implementasi Robot Banteng Yang Meangikuti Warna Merah sebagai Acuan Geraknya,Jurusan Teknik Elektro,Surabaya 2004.
Sigit,Riyanto.Step by Step Pengolahan Citra digital,Andi,Surabaya,maret 2005. Sanget,dkk, A brief experience on journey through hardware developments for image processing and it’s applications on Cryptography,2012
Asti Riani Putri: Mengenal Jenis Kendaraan Bergerak Dengan Menggunakan Kamera Web
139
