Setelah selesai mempelajari materi, mahasiswa diharapkan mampu mengubah citra berwarna menjadi citra grayscale dan biner menggunakan pustaka Python scikit-image.
Python memiliki banyak pustaka untuk mengolah gambar, namun kali ini kita akan fokus membahas salah satunya, yaitu scikit-image. Pustaka ini sangat berguna untuk berbagai keperluan pemrosesan citra, salah satunya adalah pendeteksian tepi. Pendeteksian tepi berfungsi untuk mengidentifikasi batasan atau perubahan intensitas pada citra, yang penting untuk mengenali struktur objek di dalamnya. Selain itu, scikit-image juga menawarkan berbagai fungsi lain, seperti transformasi citra dan segmentasi, yang mendukung analisis gambar secara lebih mendalam.
Mengubah Gambar ke Grayscale
Untuk mengonversi gambar ke grayscale, kita menggunakan fungsi
color.rgb2gray() dari scikit-image. Fungsi ini mengonversi gambar RGB menjadi
grayscale.
image = io.imread('gambar.jpg')
gray_image = color.rgb2gray(image)
Mengubah Gambar Grayscale menjadi Gambar Biner
scikit-image menyediakan berbagai metode thresholding, seperti Otsu
yang otomatis
menghitung nilai threshold yang optimal.
threshold_value = filters.threshold_otsu(gray_image)
binary_image = gray_image > threshold_value
Ayo Ngoding!
Petunjuk:
- Upload File: Klik tombol Upload File untuk mengunggah gambar yang ingin Anda analisis. Anda dapat memilih file gambar dari perangkat Anda.
- Menjalankan Proses: Setelah file diunggah, ganti path gambar pada kode dengan nama file yang diunggah. Anda dapat menjalankan proses analisis dengan menekan tombol Play yang berada di sebelah kiri cell.
- Menambah Cell: Klik tombol + Add Cell untuk menambahkan lebih banyak ruang untuk memasukkan kode atau menjalankan perintah tambahan.