Source Code
Kursus/Jasa OpenCV | “Penerapan Algoritma Segmentasi Citra Berbasis OpenCV untuk Identifikasi Penyakit Tanaman”
Silabus Penerapan Algoritma Segmentasi Citra Berbasis OpenCV untuk Identifikasi Penyakit Tanaman
Sesi 1-5: Pengenalan OpenCV dan Pemrosesan Citra
- Sesi 1: Pengenalan Pemrosesan Citra
- Dasar-dasar gambar digital.
- Pengenalan OpenCV dan pengaturan lingkungan kerja.
- Operasi dasar pada gambar (membaca, menulis, menampilkan).
- Sesi 2: Memahami Representasi Citra
- Gambar grayscale vs. gambar berwarna.
- Kanal gambar dan nilai piksel.
- Analisis histogram.
- Sesi 3: Transformasi Citra Dasar
- Mengubah ukuran, memutar, dan memotong gambar.
- Membalik dan mentranslasi gambar.
- Sesi 4: Teknik Peningkatan Citra
- Penyesuaian kontras menggunakan ekualisasi histogram.
- Teknik perhalusan dan pengaburan.
- Deteksi tepi menggunakan Sobel dan Canny.
- Sesi 5: Ruang Warna dan Penerapan Threshold
- Konversi antara ruang warna (RGB, HSV, LAB).
- Penerapan threshold global dan adaptif.
Sesi 6-10: Pengenalan Teknik Segmentasi Citra
- Sesi 6: Dasar-dasar Segmentasi Citra
- Pengenalan segmentasi dan pentingnya dalam mendeteksi penyakit tanaman.
- Segmentasi sederhana berbasis threshold.
- Sesi 7: Teknik Threshold Lanjutan
- Metode Otsu.
- Algoritma Watershed untuk segmentasi.
- Sesi 8: Deteksi dan Analisis Kontur
- Mencari kontur pada gambar.
- Menggambar dan menganalisis kontur untuk identifikasi objek.
- Sesi 9: Operasi Morfologi
- Erosi, dilasi, opening, dan closing.
- Penerapan operasi morfologi untuk menghilangkan noise dan segmentasi.
- Sesi 10: Segmentasi Berbasis Wilayah
- Memahami teknik region-growing.
- Segmentasi menggunakan metode berbasis wilayah.
Sesi 11-15: Teknik Segmentasi Lanjutan untuk Deteksi Penyakit Tanaman
- Sesi 11: Segmentasi Menggunakan K-Means Clustering
- Memahami clustering K-means.
- Menerapkan K-means untuk segmentasi berbasis warna.
- Sesi 12: Segmentasi Menggunakan Mean Shift dan GrabCut
- Algoritma Mean Shift untuk segmentasi gambar.
- Ekstraksi foreground interaktif menggunakan GrabCut.
- Sesi 13: Pengenalan Pembelajaran Mesin untuk Segmentasi
- Dasar-dasar pembelajaran mesin dalam pemrosesan citra.
- Pembelajaran terawasi vs. tak terawasi untuk segmentasi citra.
- Sesi 14: Menggunakan Convolutional Neural Networks (CNNs) untuk Segmentasi Citra
- Dasar-dasar CNN dan penerapannya dalam segmentasi.
- Mengimplementasikan CNN sederhana untuk segmentasi penyakit tanaman.
- Sesi 15: Segmentasi Semantik dengan U-Net
- Pengenalan segmentasi semantik.
- Membangun dan melatih model U-Net untuk segmentasi penyakit tanaman.
Sesi 16-20: Persiapan Dataset dan Pra-Pemrosesan
- Sesi 16: Memahami dan Mengumpulkan Data Gambar
- Jenis data yang diperlukan untuk identifikasi penyakit tanaman.
- Mengumpulkan dan mengorganisasi dataset gambar.
- Sesi 17: Teknik Augmentasi Data
- Pentingnya augmentasi data dalam pembelajaran mesin.
- Menerapkan teknik augmentasi menggunakan OpenCV.
- Sesi 18: Anotasi dan Pelabelan Gambar
- Teknik-teknik pelabelan gambar untuk segmentasi.
- Menggunakan alat seperti LabelImg untuk anotasi gambar.
- Sesi 19: Pra-Pemrosesan untuk Segmentasi
- Normalisasi, perubahan ukuran, dan teknik pra-pemrosesan lainnya.
- Mempersiapkan data untuk input ke model pembelajaran mesin.
- Sesi 20: Membuat Dataset Kustom
- Menggabungkan beberapa sumber data untuk membuat dataset kustom.
- Mengelola dataset menggunakan Pandas dan OpenCV.
Sesi 21-25: Pelatihan dan Evaluasi Model Segmentasi
- Sesi 21: Membangun Model Segmentasi Dasar
- Mengimplementasikan model dasar menggunakan OpenCV.
- Memahami fungsi loss dan metrik untuk segmentasi.
- Sesi 22: Melatih dan Menyetel Model Segmentasi
- Proses pelatihan model segmentasi citra.
- Teknik untuk penyetelan kinerja model.
- Sesi 23: Metrik Evaluasi untuk Segmentasi
- Metrik seperti Intersection over Union (IoU) dan F1-score.
- Visualisasi hasil segmentasi.
- Sesi 24: Transfer Learning untuk Segmentasi Penyakit Tanaman
- Menggunakan model pra-latih untuk tugas segmentasi.
- Fine-tuning model seperti U-Net dan Mask R-CNN untuk tugas tertentu.
- Sesi 25: Mengatasi Ketidakseimbangan Data
- Teknik untuk mengatasi ketidakseimbangan data.
- Menggunakan augmentasi data dan pembuatan data sintetis.
Sesi 26-30: Pengembangan Aplikasi
- Sesi 26: Merancang Alur Kerja Aplikasi
- Gambaran umum persyaratan aplikasi.
- Merancang interaksi pengguna dan metode input gambar.
- Sesi 27: Membangun Frontend dengan OpenCV dan Flask
- Dasar-dasar Flask untuk membuat antarmuka berbasis web.
- Integrasi OpenCV untuk pemrosesan gambar real-time.
- Sesi 28: Menerapkan Algoritma Deteksi Penyakit
- Mengembangkan algoritma untuk mendeteksi penyakit tanaman tertentu.
- Integrasi dengan model segmentasi.
- Sesi 29: Pengembangan Backend untuk Penyimpanan dan Pemrosesan Gambar
- Menyimpan dan mengambil gambar.
- Mengelola alur pemrosesan gambar dengan efisien.
- Sesi 30: Integrasi Segmentasi dan Klasifikasi
- Menggabungkan segmentasi dan klasifikasi untuk identifikasi penyakit.
- Mengevaluasi sistem secara keseluruhan.
Sesi 31-35: Pengujian dan Implementasi
- Sesi 31: Pengujian dan Debugging Aplikasi
- Teknik untuk pengujian dan debugging aplikasi OpenCV.
- Menangani kasus tepi dan input yang tidak terduga.
- Sesi 32: Optimasi Performa
- Mengoptimalkan kinerja model dan aplikasi.
- Teknik untuk mengurangi beban komputasi dan latensi.
- Sesi 33: Desain Antarmuka dan Pengalaman Pengguna
- Merancang UI yang intuitif untuk aplikasi.
- Menerapkan mekanisme umpan balik pengguna.
- Sesi 34: Finalisasi Aplikasi
- Mempersiapkan aplikasi untuk implementasi.
- Pengemasan dan dokumentasi.
- Sesi 35: Implementasi Aplikasi di Platform Cloud
- Pengenalan platform cloud seperti AWS dan Google Cloud.
- Implementasi aplikasi untuk penggunaan publik.
Sesi 36-40: Proyek dan Studi Kasus
- Sesi 36: Studi Kasus: Deteksi Bercak Daun
- Menerapkan teknik segmentasi untuk mendeteksi bercak daun.
- Menganalisis hasil dan meningkatkan akurasi.
- Sesi 37: Studi Kasus: Deteksi Busuk Akar
- Mengimplementasikan segmentasi untuk identifikasi busuk akar.
- Tantangan dan solusi.
- Sesi 38: Pengembangan Proyek I
- Mendefinisikan proyek berdasarkan penyakit tanaman tertentu.
- Mengembangkan pipeline segmentasi untuk proyek tersebut.
- Sesi 39: Pengembangan Proyek II
- Memfinalisasi algoritma segmentasi dan deteksi.
- Menguji dan mengevaluasi proyek.
- Sesi 40: Presentasi dan Evaluasi Proyek
- Memaparkan proyek akhir.
- Mengevaluasi proyek berdasarkan akurasi, kegunaan, dan performa.
Silabus ini memberikan peta jalan yang komprehensif untuk mempelajari dan menerapkan segmentasi citra untuk identifikasi penyakit tanaman menggunakan OpenCV, mencakup dasar teori, implementasi praktis, dan pengembangan aplikasi.
