Langkah-langkah membuat brigness level histogram image 3×3 pixels.
Brighness level histogram adalah salah satu basic operation pada image yang menunjukkan jumlah plot pixel yang berada pada tingkat kecerahan tertentu. Semakin tinggi batang histogram pada level tertentu menunjukkan bahwa semakin banyak pixel yang memiliki level kecerahan tersebut. Sumbu x dari histogram menunjukkan 8 bit tingkat kecerahan, dimulai dari 0 sampai dengan 255 dalam desimal, atau dari 00 hingga FF dalam heksadesimal. Sementara sumbu y menunjukkan jumlah pixel pada image yang memiliki brighness level tersebut.
Dari buku Nixon dan Aguado “Feature Extraction & Image Processing” (2008), algoritma membuat brightness level histogram adalah sebagai berikut:
his(pic) := for bright <– 0 .. 255
__________ pixels_at_level[bright] <– 0
_______ for x <– 0 .. columns(pic)-1
__________ for y <– 0 .. rows(pic)-1
_____________ level <– pic[x][y]
_____________ pixels_at_level[level] <– pixels_at_level[level]+1
_______ pixels_at_level
Contoh penerapan algoritma tersebut untuk image sebesar 3×3 pixel dapat dilihat pada gambar di atas. Semoga bermanfaat. ^_^
Barusan salah seorang teman memberikan aplikasi simulasi menjadi ahli jaringan yang dikemas dalam bentuk game. Nama aplikasinya Cisco Aspire CCNA Eddition. Saat saya mainkan ternyata menarik juga, konsepnya juga dapat digunakan untuk membuat aplikasi-aplikasi pembelajaran lainnya. Klo ngak salah aplikasinya free, coba saja klik link di atas. Selamat mencoba 
Masih ingat dengan Interactive BI: Sales Rank (part I)? Apabila cluster berada di dalam quadran (I, II, III, atau IV), maka kita dapat memprediksi apa pengaruh kenaikan atau penurunan harga terhadap sales rank-nya. Pertanyaannya, apa yang menyebabkan penyebaran data ada di sekitar sumbu x ataupun sumbu y? Hmm.. menurut saya, apabila berada di sekitar nol berarti sudah pasti tidak ada hubungan antara sales rank dan kenaikan atau penurunan harga, namun untuk model ini mungkin saja ada pengaruh hari di dalamnya. Namun untuk mendeteksi faktor hari dari data tersebut tidak ada keterangan yang menjelaskan hari akan sangat sulit dilakukan. Hal yang sangat mungkin dilakukan adalah dengan memberlakukan association rules. Namun grafik ini menurut saya tidak dapat mempelihatkan association rule, jadi butuh model BI baru yang dapat memperlihatkan association rules. Tapi kira-kira seperti apa ya bentuk grafiknya..?? Hmm.. jadi PR besar nih buat pendesain dashboard. ^_^
Gambar terinspirasi dari situs www.visualcontext.net. Business intelligence (BI) tipe ini dapat digunakan untuk mengkorelasikan antara kenaikan dan penurunan harga dengan salesrank suatu produk.
(Gambar diambil dari www.flickr.com)
Istilah ‘apple to apple‘ sering digunakan untuk mendeskripsikan metode komparasi yang baik. Artinya bahwa apabila melakukan suatu komparasi, pastikan komponen-komponen pendukung harus benar-benar sama. Simpelnya sih, Aku (umur 26 tahun) lebih tinggi dari adikmu (umur 5 tahun), komparasi ini adalah komparasi yang tidak baik. Contoh lain, Dari visual tracking process, mengoptimalkan algoritma appearance feature description lebih cepat dari mengoptimalkan algoritma decission pada visual tracking, diperlukan peninjauan lebih lanjut untuk menyatakan bahwa contoh ini adalah metode komparasi yang baik. Jadi untuk melakukan komparasi hendaknya masuk akal serta pastikan komponen-komponen pendukung harus benar-benar sama, jika tidak maka komparasi tersebut dikatakan komparasi ‘apple to orange‘.
The flowchart of visual tracking (dikutip dari sini).
Komentar Terupdate