Membuat Program Belajar Mengenal Angka dengan Java NetBeans

Setelah sebelumnya kita membuat game tebak gambar dan isian, sekarang gw mau nge – share lagi apa yang gw buat waktu PI. Program yang dibuat kali ini akan menggabungkan gambar dengan suara.

Membuat Game Isian Sederhana dengan Menggunakan Java NetBeans dan MsSQL

Sejujurnya gw gak tau mau kasih nama apa buat aplikasi ini. Daripada pusing-pusing akhirnya gw buat aja judulnya begitu (sori kalo agak-agak aneh judulnya!hehehe...). Setelah sebelumnya gw nge–share game tebak gambar sederhana, sekarang gw mau ng–share game isian. Pada prinsipnya sama seperti pada game tebak gambar, hanya saja game ini tidak menyediakan 3 gambar sebagai jawaban yang benar tetapi user harus mengetikkan jawaban langsung ke dalam program.  

 

Membuat Game Tebak Gambar Sederhana dengan Java NetBeans dan MySQL

Sempat perang batin (ceile bahasa gw??heheh…) dengan apa yang mau gw share diblog gw ini. Setelah berpikir, menimbang dan bermeditasi (lebay mode on) selama beberapa hari, akhirnya gw putusin buat nge-share apa yang pernah gw buat waktu tugas akhir. Gak semuanya sih, yang akan gw share menurut gw perlu aja.

 

Deteksi Tepi

Seleksi objek biasanya selanjutnya dilakukan langkah deteksi tepi dalam proses pengolahan citra, di MATLAB proses pendeteksian tepi dilakukan dengan perintah/fungsi edge. Ada beberapa metode yang dapat dilakukan pada deteksi tepi menggunakana MATLAB yaitu metode sobel, prewitt,
roberts, laplacian of gaussian, metode zero cross, dan Canny.
Yang penting diperhatikan pada deteksi tepi bahwa hanya dapat dilakukan menggunakan citra grayscale atau citra 2-D.

Contoh penggunaan metode deteksi tepi:

I = imread('turtle.jpg');
gray=rgb2gray(I);
BW1 = edge(gray,'prewitt'); BW2 = edge(gray,'canny');
BW3 = edge(gray,'sobel');
BW4 = edge(gray,'roberts'); imshow(BW1);
figure, imshow(BW2)
figure, imshow(BW3)
figure, imshow(BW4)

sumber : prahadi blog

Image Filtering

Proses filtering secara khusus oleh matlab menggunakan fungsi built-in fspecial(special filter) dimana syntax umumnya adalah

fspecial(filtername,parameter,..)

dimana:
• fspecial adalah jenis filter yang digunakan
• average = filter rata-rata
• disk = circular averaging filter
• gaussian = filter gauss
• laplacian = aproximasi operator 2-D laplace
• log= laplacian of gaussian filter
• motion= motion filter
• prewitt : Prewitt horizontal edge-emphasizing filter
• sobel : Sobel horizontal edge-emphasizing filter
• unsharp : unsharp contrast enhancement filter

filter yang tersusun diatas kemudian diimplementasikan pada fungsi imfilter untuk image RGB (3-D) dan filter2 untuk image grayscale atau 2-D. Adapun contoh penggunaanya seperti contoh berikut dimana filter yang digunakan adalah filter gaussian dengan matriks 12x12, dan terlihat bahwa
gambar hasil menjadi blur.

Listing :

gambar=imread('turtle.jpg');
gaussianFilter = fspecial('gaussian', [12, 12], 5)
hasil = imfilter(gambar, gaussianFilter, 'symmetric', 'conv');
subplot(1,2,1), image(gambar);
subplot(1,2,2), image(hasil), title('Blurred Turtle, blur matrix size 12');

sumber : prahadi blog

Perbaikan Citra atau Reconstruksi Citra Kembali dengan Matlab

Pada banyak kasus pengolahan citra baik proses binerisasi maupun deteksi tepi menghasilkan citra yang pada umumnya masih belum baik, oleh karena itu perlu dilakukan perbaikan citra /
reconstruksi citra kembali. Di matlab proses rekonstruksi dilakukan menggunakan fungsi imfill .
Contoh penggunaan rekonstruksi image yaitu:

Listing :


gambar = imread('turtle.jpg');
[X,map] = rgb2ind(gambar, 128);
I = ind2gray(X,map);
thresh=graythresh(gray);
imbw=im2bw(gray,thresh);
Ifill = imfill(imbw,'holes');
figure, imshow(imbw);figure, imshow(Ifill)













sumber : prahadi blog

Membuat Histogram di Matlab

Fungsi yang disediakan MATLAB untuk membuat histogram dari gambar yaitu dengan fungsi

imhist(matrik_1_dimensi_image)

Perlu diperhatikan bahwa imhist hanya dapat digunakan untuk matrik image 1 dimensi sehingga bila diimplementasikan pada matriks gambar maka hanya berupa matriks merah saja, hijua saja, biru saja atau grayscale.

Contoh penggunaan Histogram dari Image yaitu:

gambar=imread(‘gambarkoe.jpg’); %--------membaca file gambar

red=gambar(:,:,1); %memanggil matriks gambar yang hanya berisi piksel warna merah

green=gambar(:,:,2);% memanggil matriks gambar yang hanya berisi piksel warna merah

blue=gambar(:,:,3); %memanggil matriks gambar yang hanya berisi piksel warna merah

merahgray2=0.3*red+0.5*green+0.2*blue ; imhist(red)

imhist(green)
imhist(blue)
imhist(gray)

contoh hasil :

sumber : Prahadi Blog