Computer Vision, atau visi komputer, adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer dan sistem untuk memperoleh, memproses, dan memahami informasi visual dari dunia sekitar, seperti gambar dan video. Tujuan utama dari computer vision adalah untuk meniru cara manusia melihat dan memahami dunia menggunakan kamera dan sensor, serta mengubah informasi visual menjadi data yang dapat diproses oleh komputer untuk berbagai aplikasi.
Computer Vision melibatkan serangkaian proses dan teknik untuk memproses dan menganalisis gambar atau video. Berikut adalah langkah-langkah umum dalam cara kerja computer vision:
Langkah pertama dalam computer vision adalah akuisisi gambar, yaitu menangkap gambar atau video dari dunia nyata menggunakan kamera atau sensor. Gambar ini kemudian diubah menjadi format digital yang dapat diproses oleh komputer.
Pra-pemrosesan gambar adalah tahap di mana gambar yang diambil dibersihkan dan disiapkan untuk analisis lebih lanjut. Ini termasuk teknik seperti perbaikan kontras, penghapusan noise, dan normalisasi ukuran gambar untuk meningkatkan kualitas dan konsistensi data yang akan diproses.
Ekstraksi fitur melibatkan identifikasi dan pemisahan elemen-elemen penting dari gambar yang dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut. Fitur ini dapat berupa tepi, sudut, pola, atau objek yang ada dalam gambar. Teknik seperti deteksi tepi dan pengenalan pola sering digunakan dalam tahap ini.
Segmentasi gambar adalah proses membagi gambar menjadi bagian-bagian yang lebih kecil atau objek-objek terpisah. Ini memungkinkan komputer untuk fokus pada area atau objek tertentu dalam gambar untuk analisis yang lebih mendalam. Segmentasi dapat dilakukan dengan berbagai metode, seperti thresholding atau segmentasi berbasis klaster.
Pengenalan objek adalah tahap di mana komputer mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek dalam gambar berdasarkan fitur yang telah diekstraksi. Teknik ini sering menggunakan algoritma pembelajaran mesin dan jaringan syaraf tiruan untuk mengidentifikasi objek dan menghubungkannya dengan label atau kategori tertentu.
Setelah objek dikenali, tahap analisis dan interpretasi dilakukan untuk menarik kesimpulan atau membuat keputusan berdasarkan data visual. Misalnya, sistem keamanan dapat menganalisis wajah seseorang untuk menentukan apakah mereka memiliki izin akses.
Computer Vision memiliki berbagai aplikasi di berbagai bidang. Berikut adalah beberapa contoh aplikasi yang umum:
Pengenalan wajah adalah salah satu aplikasi paling terkenal dari computer vision. Sistem ini dapat mengenali dan memverifikasi identitas seseorang dengan menganalisis fitur wajah mereka. Teknologi ini banyak digunakan dalam keamanan, seperti sistem login biometrik dan pengawasan video.
Kendaraan otonom menggunakan computer vision untuk memahami lingkungan sekitar mereka dan membuat keputusan berkendara. Dengan menggunakan kamera dan sensor, kendaraan ini dapat mendeteksi objek seperti kendaraan lain, pejalan kaki, dan rambu lalu lintas, serta mengatur navigasi dan kecepatan secara otomatis.
Dalam bidang medis, computer vision digunakan untuk menganalisis gambar medis seperti X-ray, CT scan, dan MRI. Teknologi ini dapat membantu dokter dalam mendeteksi dan mendiagnosis kondisi medis, seperti tumor atau fraktur tulang, dengan lebih cepat dan akurat.
Sistem pengawasan menggunakan computer vision untuk memonitor area tertentu dan mendeteksi aktivitas yang mencurigakan. Misalnya, kamera pengawas yang dilengkapi dengan teknologi visi komputer dapat mengidentifikasi perilaku yang tidak biasa atau mengawasi area dengan presisi tinggi.
Optical Character Recognition (OCR) adalah teknologi yang memungkinkan komputer untuk membaca dan mengenali teks dari gambar atau dokumen yang dipindai. Ini banyak digunakan dalam digitalisasi dokumen, pengenalan tanda tangan, dan pemrosesan formulir.
Computer vision juga digunakan untuk menganalisis video secara real-time untuk aplikasi seperti analisis perilaku, pelacakan objek, dan pemantauan lalu lintas. Misalnya, teknologi ini dapat digunakan untuk memantau aliran lalu lintas di jalan raya dan mengidentifikasi kemacetan atau pelanggaran lalu lintas.
Berbagai teknik dan algoritma digunakan dalam computer vision untuk memproses dan menganalisis gambar. Beberapa teknik utama meliputi:
CNN adalah jenis jaringan syaraf tiruan yang dirancang khusus untuk bekerja dengan data gambar. Mereka menggunakan lapisan konvolusi untuk mengekstraksi fitur dari gambar dan lapisan pooling untuk mengurangi dimensi data. CNN telah menjadi standar dalam pengenalan objek dan pengklasifikasian gambar.
HOG adalah metode untuk mendeteksi objek dengan menghitung histogram gradien dalam area lokal gambar. Ini sering digunakan dalam deteksi objek, seperti dalam deteksi pejalan kaki.
R-CNN adalah variasi dari CNN yang digunakan untuk mendeteksi objek dalam gambar dengan mengidentifikasi region atau area yang mengandung objek, kemudian menerapkan CNN untuk setiap region tersebut.
Feature matching adalah teknik untuk mencocokkan fitur dari gambar yang berbeda untuk menemukan hubungan atau kesamaan antara mereka. Ini digunakan dalam aplikasi seperti stitching gambar dan pelacakan objek.
Optical flow adalah metode untuk menentukan gerakan objek dalam video dengan menganalisis perubahan piksel dari frame ke frame. Ini sering digunakan dalam pelacakan gerakan dan analisis video.
Computer Vision adalah bidang yang sangat luas dan berkembang pesat dengan banyak aplikasi praktis di berbagai sektor. Dengan kemajuan teknologi dan algoritma yang terus berkembang, kemampuan computer vision akan semakin meningkat, membuka peluang baru untuk inovasi dan aplikasi di masa depan. Dari pengenalan wajah hingga kendaraan otonom, computer vision menawarkan cara yang menarik dan efisien untuk memahami dan berinteraksi dengan dunia visual.