Introduction to Fitur Warna

What is/are Fitur Warna?

Fitur Warna - RGB merupakan salah satu fitur warna. ^[1] Studi ini menemukan bahwa pengujian dan penyempurnaan sangat penting untuk pengembangan produk, pada kasus ini terjadi peningkatan signifikansi dalam fitur warna dari tes pertama (3,2) hingga tes kedua (3,6). ^[2] Dari citra Pisang diambil fitur warna nilai rata-rata RGB, standar deviasi RGB, skewness RGB, entropy RGB. ^[3] Dataset akan dilakukan proses ekstraksi fitur warna, fitur tekstur dan fitur bentuk. ^[4] Hal ini bisa terjadi karena dominasi platform yang diakses oleh siswa bukanlah platform edukasi serta minimnya penggunaan fitur warna bahkan dalam platform yang dikhususkan untuk geometri, yaitu geogebra. ^[5] Berdasarkan permasalahan tersebut dibuatlah sebuah sistem untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan buah kopi dengan memanfaatkan fitur warna RGB dan HSV menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). ^[6] Pengolahan citra digital menggunakan kombinasi metode Hue, Saturation, Value (HSV) dan metode Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) sebagai pengekstraksi fitur warna dan fitur energi. ^[7] Metode yang akan digunakan dalam menentukan similarity dan identification dengan menggunakan fitur warna. ^[8] Jurnal ini menjelaskan mengenai proses pendeteksian bola menggunakan kamera omnidirectional 360 o berdasarkan fitur warna menggunakan teknik filtering. ^[9] Sistem mengekstrak 3 fitur, yaitu fitur warna, bentuk, dan tekstur. ^[10] Dalam image retrieval ada algoritma ektraksi fitur gambar, salah satunya dengan melakukan ekstraksi pada fitur warna. ^[11] Penelitian ini membahas tentang Analisa citra berbasis fitur warna, tekstur dan histogram. ^[12] Fitur Hue Saturation Value (HSV) dan Local Binary Patern ( LBP) digunakan pada penelitian ini sebagai ekstraksi fitur warna dan bentuk pada buah yang kemudian akan dijadikan ciri dari warna dan bentuk buah apel yang akan diteliti. ^[13] Penelitian ini menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) metode Learning Vector Quantization (LVQ) untuk mempelajari pola dan mengidentifikasi kematangan buah kopi dengan memanfaatkan fitur warna pada buah kopi. ^[14] Saat mengekstrak fitur warna dan tepi, MTCD menggunakan bantuan texton, yaitu suatu pola berbentuk matriks 2x2, untuk menelusuri suatu citra (image) dan menemukan pasangan pixel yang memiliki nilai sama. ^[15] Fitur warna adalah salah satu fitur yang seringkali diekstrak dari sebuah citra. ^[16] Konten gambar yang multidimensional menyulitkan pembangkitan fitur warna, tekstur, dan bentuk yang dipergunakan dalam sistem tersebut. ^[17] Pertama daerah berpenyakit ditemukan dengan menggunakan segmentasi K-Means Clustering, kemudian melakukan ekstraksi fitur tekstur dengan menggunakan metode Grey Level Co-occurrence Matrix dan ekstraksi fitur warna dengan metode Color Moment dilakukan. ^[18] Pada program pengenalan ponsel ini digunakan Histogram of Oriented Gradient untuk mengambil fitur berupa bentuk ponsel, Color Quantization untuk mengambil fitur warna, dan Local Binary Pattern untuk mengambil fitur tekstur ponsel. ^[19] Penelitian ini memaparkan hasil karakterisasi kematangan buah kopi arabika menggunakan dua fitur warna citra, yaitu histogram dan momen warna. ^[20] Penelitian ini menggunakan metode orde 1 dengan algoritma multi SVM yang bertujuan untuk pengenalan pola buah apel menggunakan analisis tekstur pada citra grayscale dan ekstraksi fitur warna pada citra warna. ^[21]

Ekstraksi Fitur Warna

Dataset akan dilakukan proses ekstraksi fitur warna, fitur tekstur dan fitur bentuk. ^[1] Fitur Hue Saturation Value (HSV) dan Local Binary Patern ( LBP) digunakan pada penelitian ini sebagai ekstraksi fitur warna dan bentuk pada buah yang kemudian akan dijadikan ciri dari warna dan bentuk buah apel yang akan diteliti. ^[2] Pertama daerah berpenyakit ditemukan dengan menggunakan segmentasi K-Means Clustering, kemudian melakukan ekstraksi fitur tekstur dengan menggunakan metode Grey Level Co-occurrence Matrix dan ekstraksi fitur warna dengan metode Color Moment dilakukan. ^[3] Penelitian ini menggunakan metode orde 1 dengan algoritma multi SVM yang bertujuan untuk pengenalan pola buah apel menggunakan analisis tekstur pada citra grayscale dan ekstraksi fitur warna pada citra warna. ^[4]

Memanfaatkan Fitur Warna

Berdasarkan permasalahan tersebut dibuatlah sebuah sistem untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan buah kopi dengan memanfaatkan fitur warna RGB dan HSV menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). ^[1] Penelitian ini menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) metode Learning Vector Quantization (LVQ) untuk mempelajari pola dan mengidentifikasi kematangan buah kopi dengan memanfaatkan fitur warna pada buah kopi. ^[2]

fitur warna dan

Pengolahan citra digital menggunakan kombinasi metode Hue, Saturation, Value (HSV) dan metode Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) sebagai pengekstraksi fitur warna dan fitur energi. ^[1] Fitur Hue Saturation Value (HSV) dan Local Binary Patern ( LBP) digunakan pada penelitian ini sebagai ekstraksi fitur warna dan bentuk pada buah yang kemudian akan dijadikan ciri dari warna dan bentuk buah apel yang akan diteliti. ^[2] Saat mengekstrak fitur warna dan tepi, MTCD menggunakan bantuan texton, yaitu suatu pola berbentuk matriks 2x2, untuk menelusuri suatu citra (image) dan menemukan pasangan pixel yang memiliki nilai sama. ^[3]

fitur warna pada

Penelitian ini menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) metode Learning Vector Quantization (LVQ) untuk mempelajari pola dan mengidentifikasi kematangan buah kopi dengan memanfaatkan fitur warna pada buah kopi. ^[1] Penelitian ini menggunakan metode orde 1 dengan algoritma multi SVM yang bertujuan untuk pengenalan pola buah apel menggunakan analisis tekstur pada citra grayscale dan ekstraksi fitur warna pada citra warna. ^[2]