Widget HTML Atas


Beranda / pcd

Perintah Dasar Python 3 untuk Pengolahan Citra Digital dengan bantuan pustaka OpenCV

Oleh hostmaster

Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling populer untuk pengolahan citra digital, terutama dengan bantuan pustaka seperti OpenCV. 

Berikut adalah beberapa perintah dasar Python 3 yang harus dikuasai untuk pengolahan citra digital:


1. Pustaka Dasar:

    - `import cv2`: Mengimpor pustaka OpenCV. 

    - `import numpy as np`: Mengimpor pustaka NumPy untuk operasi matriks dan array.


2. Membaca dan Menampilkan Citra:

    - `cv2.imread(filename)`: Membaca citra dari file.

    - `cv2.imshow(window_name, image)`: Menampilkan citra pada jendela.


3. Operasi Dasar pada Citra:

    - `image.shape`: Mendapatkan dimensi citra (tinggi, lebar, channel).

    - `image.resize(dimensions)`: Mengubah ukuran citra.

    - `cv2.split(image)`: Memisahkan channel citra (misal, RGB).

    - `cv2.merge(channels)`: Menggabungkan channel citra.


4. Konversi Warna:

    - `cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)`: Mengkonversi citra ke grayscale.

    - `cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)`: Mengkonversi citra ke ruang warna HSV.


5. Manipulasi Pixel:

    - Mengakses pixel tertentu: `pixel = image[y, x]`.

    - Mengatur nilai pixel: `image[y, x] = value`.


6. Operasi Geometri:

    - `cv2.resize(image, dimensions)`: Mengubah ukuran citra.

    - `cv2.rotate(image, angle)`: Memutar citra berdasarkan sudut tertentu.


7. Filtering dan Deteksi Tepi:

    - `cv2.GaussianBlur(image, (ksize, ksize), sigmaX)`: Menggunakan filter Gaussian blur.

    - `cv2.Canny(image, lower_threshold, upper_threshold)`: Deteksi tepi menggunakan metode Canny.


8. Transformasi Citra:

    - `cv2.warpAffine(image, transformation_matrix, output_dimensions)`: Melakukan transformasi afine pada citra.

    - `cv2.warpPerspective(image, transformation_matrix, output_dimensions)`: Melakukan transformasi perspektif.


9. Operasi Morfologi:

    - `cv2.erode(image, kernel, iterations)`: Erosi citra.

    - `cv2.dilate(image, kernel, iterations)`: Dilasi citra.


10. Histogram:

    - `cv2.calcHist([image], [channels], mask, [histSize], [ranges])`: Menghitung histogram dari citra.


11. Penyimpanan Citra:

    - `cv2.imwrite(filename, image)`: Menyimpan citra ke file.


Penguasaan perintah-perintah dasar di atas akan sangat membantu saat memulai pengolahan citra digital dengan Python. Namun, sebaiknya pelajari juga konsep-konsep dasar pengolahan citra seperti konvolusi, transformasi Fourier, dan lainnya untuk pemahaman yang lebih mendalam.