Nama : Muhamad Maulana Akbar

NIM : 220605110091

Dosen Pembimbing : Prof. Dr. Suhartono, M.Kom

Lembaga : Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

Jurusan : Teknik Informatika

Fakultas : Sains dan Teknologi

Pemrosesan gambar penting di banyak area. Misalnya, jika kita ingin melindungi identitas seseorang dari kamera keamanan, kita mungkin harus membuatnya beberapa bagian dari gambar tidak jelas. Dalam pembelajaran mesin, proses ini bisa penting untuk dipelajari.Misalnya, jika kita ingin melatih mesin untuk mengidentifikasi orang yang mencurigakan dari kamera keamanan, kita perlu melatih mesin itu untuk mengenali kecenderungan dan karakteristik orang yang mencurigakan, dan bagaimana ini dilakukan oleh orang biasa. Dalam contoh ini, kita menggunakan tenung package dalam R untuk mendemonstrasikan pemrosesan gambar tanpa merinci. Kami pertama-tama harus menginstal paket magick (lihat Lampiran untuk howto instal paket). Kemudian kami mengunggah paket magick di R.

library(magick)
## Linking to ImageMagick 6.9.12.3
## Enabled features: cairo, freetype, fftw, ghostscript, heic, lcms, pango, raw, rsvg, webp
## Disabled features: fontconfig, x11

Untuk membaca gambar dalam R dari komputer lokal, kita dapat melakukan:

inp_img <-image_read("https://www.adorama.com/alc/wp-content/uploads/2018/11/landscape-photography-tips-yosemite-valley-feature-825x465.jpg")

Jika kita ingin mengetahui informasi tentang gambar, kita dapat menggunakan info gambar() function.We can type as:

image_info(inp_img)
##   format width height colorspace matte filesize density
## 1   JPEG   825    465       sRGB FALSE    59489   72x72

Jika kita ingin menampilkan gambar ini, Anda cukup memanggil fungsi plot().Untuk contoh ini bisa kita ketik

plot(inp_img)

Untuk memodifikasi image, kita dapat menggunakan fungsi image modulate().

mod_img <-image_modulate(inp_img,brightness=120,saturation=20,
hue =20)

maka itu akan membuat gambar baruimg”. Untuk memplotnya kita ketik seperti:

plot(mod_img)

Di latar belakang proses ini, paket magick [3 menggunakan linear transformasi amatrix. Dalam pemrosesan gambar, kami mengonversi gambar sebagai matriks besar dengan angka. Setiap piksel adalah entri dari matriks. Nilainya ditugaskan ke setiap entri adalah skala kegelapan dan/atau nomor warna. Sebagai hasilnya, pemrosesan apa pun pada gambar adalah operasi pada matriks. Misalnya, jika kita mengubah warna, kita memberikan nilai yang lebih dalam matriks matriks. Jika kita memutar gambar, ini sama dengan menerapkan peta lengan linier ke matriks. Jika kami ingin mengompresi gambar, kami dapat memotong beberapa nilai menggunakan analisis komponen utama. Semua transformasi ini didasarkan pada matriks hitung.