A platform for research: civil engineering, architecture and urbanism
A platform for research: civil engineering, architecture and urbanism
Pendeteksian warna dengan image processing menggunakan model warna HSB
Pada pengolahan citra terdapat banyak model-model warna yang dapat digunakan untuk melakukan pendeteksian warna, salah satunya yaitu model warna HSB. Tujuan dari dilakukannya penelitian ini yaitu untuk mengetahui nilai-nilai setiap variabel HSB dari objek-objek warna yang dideteksi menggunakan kamera, baik di dalam ruangan maupun di luar ruangan yang memiliki pencahayaan yang berbeda. Metode yang dilakukan pada penelitian ini, yaitu melakukan literasi tentang pengolahan citra (image processing) dan model warna HSB. Lalu ketika literasi sudah cukup, maka dilakukan perancangan perangkat lunak (software) agar citra dapat di olah. Lalu ketika perancangan perangkat lunak telah selesai, maka dilakukan penerapan pada kamera dan ujicoba. Hasil ujicoba di luar ruangan dan di dalam ruangan memiliki selisih nilai, yaitu pada nilai H (Hue) objek warna merah selisihnya 2,05 (0,8%), objek warna biru selisihnya 0,77 (0,3%) dan warna ungu selisihnya 3,67 (1,4%). Pada nilai S (Saturation) objek warna merah selisihnya 47 (18,43%), objek warna objek biru selisihnya 32,15 (12,61%) dan warna ungu selisihnya 2,33 (0,91%). Pada nilai B (Brightness) objek warna biru selisihnya 34 (13,33%) dan objek warna ungu selisihnya 36 (14,12%), namun objek warna merah tidak ada selisih nilai. Dapat disimpulkan bahwa model warna HSB waluapun pencahayaannya berbeda tetap dapat mendeteksi katagori warna yang sama dengan selisih nilai H (Hue) kurang dari 1,5%, namun pencahayaan berpengaruh pada ketajaman dan kecerahan objek warna dengan selisih nilai S (Saturation) dan nilai B (Brightness) kurang dari 20%.
Pendeteksian warna dengan image processing menggunakan model warna HSB
Pada pengolahan citra terdapat banyak model-model warna yang dapat digunakan untuk melakukan pendeteksian warna, salah satunya yaitu model warna HSB. Tujuan dari dilakukannya penelitian ini yaitu untuk mengetahui nilai-nilai setiap variabel HSB dari objek-objek warna yang dideteksi menggunakan kamera, baik di dalam ruangan maupun di luar ruangan yang memiliki pencahayaan yang berbeda. Metode yang dilakukan pada penelitian ini, yaitu melakukan literasi tentang pengolahan citra (image processing) dan model warna HSB. Lalu ketika literasi sudah cukup, maka dilakukan perancangan perangkat lunak (software) agar citra dapat di olah. Lalu ketika perancangan perangkat lunak telah selesai, maka dilakukan penerapan pada kamera dan ujicoba. Hasil ujicoba di luar ruangan dan di dalam ruangan memiliki selisih nilai, yaitu pada nilai H (Hue) objek warna merah selisihnya 2,05 (0,8%), objek warna biru selisihnya 0,77 (0,3%) dan warna ungu selisihnya 3,67 (1,4%). Pada nilai S (Saturation) objek warna merah selisihnya 47 (18,43%), objek warna objek biru selisihnya 32,15 (12,61%) dan warna ungu selisihnya 2,33 (0,91%). Pada nilai B (Brightness) objek warna biru selisihnya 34 (13,33%) dan objek warna ungu selisihnya 36 (14,12%), namun objek warna merah tidak ada selisih nilai. Dapat disimpulkan bahwa model warna HSB waluapun pencahayaannya berbeda tetap dapat mendeteksi katagori warna yang sama dengan selisih nilai H (Hue) kurang dari 1,5%, namun pencahayaan berpengaruh pada ketajaman dan kecerahan objek warna dengan selisih nilai S (Saturation) dan nilai B (Brightness) kurang dari 20%.
Pendeteksian warna dengan image processing menggunakan model warna HSB
Tri Nur Arifin (author) / Ganjar Febriyani Pratiwi (author) / Syaeful Ilman (author)
2024
Article (Journal)
Electronic Resource
Unknown
Metadata by DOAJ is licensed under CC BY-SA 1.0
Kompresi Citra Digital Dengan Basis Komponen Warna RGB Menggunakan Metode K-Means Clustering
| DOAJ | 2021
Pengolahan Limbah Zat Warna Tekstil Terdispersi dengan Metode Elektroflotasi
| DOAJ | 2018
INOVASI PENINGKATAN KANDUNGAN GIZI JAJANAN TRADISIONAL KLEPON DENGAN MODIFIKASI BAHAN DAN WARNA
| DOAJ | 2017