Mengenal Computer Vision, Pengertian, Apa itu Visi Komputer? Tujuan dan Fungsi, Jenis, Contoh, Pentingnya serta Perbedaannya dengan Image Processing!

Ya, seperti yang kita lihat sekarang, dunia internet dibanjiri dengan berbagai macam gambar.

Smartphone, mereka memiliki kamera, dan mengambil foto atau video dan membagikannya bukanlah suatu hal yang sulit, di mana ini menghasilkan pertumbuhan ya ng luar biasa dari jejaring sosial modern seperti Instagram.

Selain itu juga, YouTube mungkin mesin pencari terbesar kedua dengan ratusan jam video diunggah setiap menit dan miliaran video ditonton setiap harinya.

Yup! Memang pada dasarnya internet (baca pengertian internet di sini) terdiri dari teks dan gambar.

Mengindeks dan mencari teks relatif mudah, tetapi untuk mengindeks dan mencari gambar, sebuah algoritma (baca pengertian algoritma di sini) perlu mengetahui isi gambar tersebut.

Untuk waktu yang lama, konten gambar dan video masih buram, dan itu dijelaskan menggunakan deskripsi meta yang disediakan oleh orang yang mengunggahnya.

Jadi, untuk mendapatkan hasil maksimal dari data gambar, kita membutuhkan komputer untuk “melihat” dalam artian memiliki visi gambar dan memahami isinya.

Terkait hal itulah, dalam kesempatan kali ini, Kami akan membahas secara lebih lengkap terkait definisi computer vision (visi komputer), jenis dan contoh serta pentingnya mereka di masa depan.

Oke langsung saja, berikut ini ulasannya!

Pengertian Computer Vision

Berarti visi komputer (dalam bahasa Indonesia), computer vision adalah bidang ilmu komputer yang berfokus pada pembuatan sistem digital yang dapat memproses, menganalisis, dan memahami data visual (gambar atau video) dengan cara yang sama seperti yang dilakukan manusia.

Seperti yang juga dijelaskan oleh Situs IBM, computer vision ini memperoleh informasi yang berarti dari gambar, video, dan input visual digital system (baca pengertian digital system di sini) lainnya dan mengambil tindakan atau membuat rekomendasi berdasarkan informasi tersebut.

Konsep visi komputer didasarkan pada pengajaran komputer untuk memproses gambar pada tingkat piksel dan memahaminya.

Secara teknis, mesin berusaha untuk mengambil informasi visual, menanganinya, dan menginterpretasikan hasil melalui algoritme perangkat lunak khusus.

Apa itu Visi Komputer?

Jadi, apa itu sebenarnya yang dimaksud dengan visi komputer itu?

Oke, seperti yang sudah Kami jelaskan di atas, istilah ini lebih sering dikenal dengan sebutan Computer Vision (CV) secara global.

Visi komputer adalah sub bidang studi yang berfokus pada masalah membantu komputer untuk melihat.

Seperti yang dapat kalian lihat pada gambar di atas, ini adalah bidang multidisiplin yang secara luas dapat disebut sebagai subbidang kecerdasan buatan (baca pengertian kecerdasan buatan di sini) dan pembelajaran mesin, yang mungkin melibatkan penggunaan metode khusus dan memanfaatkan algoritma pembelajaran pada umumnya.

Ya! Sebagai bidang studi multidisiplin, secara tidak langsung mereka bisa dikatakan cukup berantakan, terlebih dengan teknik yang dipinjam dan digunakan kembali dari berbagai bidang teknik dan ilmu komputer yang berbeda.

Satu masalah tertentu dalam penglihatannya dapat dengan mudah diatasi dengan metode statistik buatan tangan manusia, sedangkan yang lain mungkin memerlukan ansambel besar dan kompleks dari algoritme pembelajaran mesin yang umum.

Tujuan dan Fungsi Computer Vision

Setelah kita mengetahui apa itu pengertian computer vision, maka pastinya kita juga harus mengetahui terkait tujuan serta fungsi dari visi komputer secara khusus.

Well, seperti yang dijelaskan menurut para pakar dan ahli dalam buku yang berjudul “Computer Vision: A Modern Approach (2002)” visi komputer sebagai bidang pada dasarnya merupakan batas intelektual.

Seperti pembatasan mana pun, computer vision ini menarik dan tidak terorganisir, serta seringkali tidak ada otoritas yang dapat diandalkan untuk mengajukan bandingnya.

Adapun untuk tujuan utama dari computer vision tentunya adalah untuk memahami isi dari gambar digital.

Biasanya, ini melibatkan pengembangan metode yang mencoba mereproduksi kemampuan penglihatan layaknya kita sebagai manusia.

Kemudian, terkait fungsi utamanya sendiri, computer vision berfungsi untuk memahami konten gambar digital yang mungkin melibatkan penggalian deskripsi dari gambar, yang mungkin berupa objek, deskripsi teks, model tiga dimensi (3D), dan sebagainya.

Jenis-Jenis (Tipe) Computer Vision atau Visi Komputer dan Contohnya

Setelah kita mengetahui pengertian dan tujuan dari computer vision, dalam subbagian ini Kami juga akan membahas terkait jenis-jenisnya.

Oke, perlu Kami tekankan sekali lagi bahwa visi komputer ini sejenis kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk menafsirkan dan menganalisis dunia visual, mensimulasikan cara manusia melihat dan memahami lingkungan mereka.

Ini menerapkan model Machine Learning (ML) atau pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek dalam gambar dan video digital, kemudian memungkinkan komputer bereaksi terhadap apa yang mereka lihat.

Berbagai jenis visi komputer termasuk segmentasi gambar, deteksi objek, pengenalan wajah, deteksi tepi, deteksi pola, klasifikasi gambar, dan pencocokan fitur yang akan kita uraikan lebih lanjut di bawah ini.

a. Image Segmentation

Jenis tipe dari macam-macam subyek computer vision pertama yang akan Kami jelaskan di sini yaitu adalah image segmentation atau segmentasi gambar.

Singkatnya, image segmentation adalah proses membagi gambar ke dalam wilayah yang berbeda berdasarkan karakteristik piksel untuk mengidentifikasi objek atau batas untuk menyederhanakan gambar dan menganalisisnya dengan lebih efisien.

Segmentasi yang dimaksud di sini berdampak pada sejumlah area domain, mulai dari industri pembuatan film hingga bidang kedokteran.

Sebagai contoh misalnya, perangkat lunak di belakang layar hijau mengimplementasikan segmentasi gambar untuk memangkas latar depan dan menempatkannya di latar belakang untuk pemandangan yang tidak dapat dipotret atau akan berbahaya untuk dipotret dalam kehidupan nyata.

b. Object Detection (Recognition)

Jenis dan tipe computer vision berikutnya adalah object detection (recognition) atau rekognisi dan deteksi obyek.

Object detection atau recognition adalah salah satu sub bagian dan teknik visi komputer yang memungkinkan kita untuk mengidentifikasi dan menemukan objek dalam gambar atau video.

Dengan jenis identifikasi dan lokalisasi ini, deteksi objek dapat digunakan untuk menghitung objek dalam pemandangan dan menentukan serta melacak lokasi akuratnya, sambil memberi label secara akurat.

Bayangkan saja, sebagai contoh misalnya, gambar yang berisi 2 (dua) kera dan 1 (satu) orang, dengan deteksi objek, maka itu memungkinkan juga kita untuk sekaligus mengklasifikasikan jenis hal yang ditemukan sambil juga menemukan contoh mereka di dalam gambar.

c. Facial Recognition

Jenis dan macam computer vision berikutnya yaitu adalah facial recognition atau pengenalan wajah.

Ini adalah cara untuk mengidentifikasi atau mengkonfirmasi identitas individu menggunakan wajah mereka.

Sistem pengenalan wajah dapat digunakan untuk mengidentifikasi orang dalam foto, video, atau secara real-time.

Pengenalan wajah merupakan kategori keamanan biometrik, dan bentuk lain dari perangkat lunak biometrik termasuk pengenalan suara, pengenalan sidik jari, dan retina mata atau pengenalan iris.

d. Edge Detection

Selanjutnya adalah edge detection atau deteksi tepi.

Ini adalah salah satu jenis dan macam dari computer vision yang berupa teknik pemrosesan gambar yang digunakan untuk mengidentifikasi titik-titik dalam gambar digital dengan diskontinuitas, hanya untuk mengatakan, perubahan tajam dalam kecerahan gambar.

Adapun untuk titik-titik di mana kecerahan gambar sangat bervariasi ini disebut tepi (atau batas) gambar.

Selain itu, adapun beberapa metode-metode yang digunakan dalam edge detection adalah seperti:

• Prewitt edge detection
• Sobel edge detection
• Laplacian edge detection
• Canny edge detection

e. Pattern Detection

Lalu, ada juga untuk pattern recognition atau pendeteksi pola.

Ini adalah proses mengenali pola dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin.

Pengenalan pola dapat didefinisikan sebagai klasifikasi data berdasarkan pengetahuan yang telah diperoleh atau informasi statistik yang diambil dari pola atau representasinya.

Adapun salah satu aspek penting dari pattern recognition ini adalah potensi penerapannya.

Untuk contohnya yaitu seperti pengenalan ucapan, identifikasi pembicara, pengenalan dokumen multimedia atau Multimedia Document Recognition (MDR), dan diagnosis medis otomatis.

f. Image Classification

Image classification atau klasifikasi citra dalam computer vision adalah proses memprediksi kelas tertentu, atau label, untuk sesuatu yang didefinisikan oleh sekumpulan titik data.

Klasifikasi gambar merupakan bagian dari masalah klasifikasi, di mana seluruh gambar diberi label.

Sebagai contoh mungkin sebuah gambar akan diklasifikasikan sebagai pemotretan siang atau malam hari.

Selain itu, dengan cara yang sama, gambar mobil dan sepeda motor juga akan secara otomatis ditempatkan ke dalam kelompoknya sendiri.

g. Feature Matching

Jenis tipe atau macam-macam sub dari computer vision terakhir yang akan Kami jelaskan di sini yaitu feature matching atau pencocokan fitur.

Ini merupakan pencocokan gambar secara umum, bagian dari banyak aplikasi visi komputer seperti pendaftaran gambar, kalibrasi kamera, dan pengenalan objek, adalah tugas untuk membuat korespondensi antara dua gambar dari pemandangan atau objek yang sama.

Pendekatan umum untuk feature matching ini terdiri dari mendeteksi satu set titik minat masing-masing terkait dengan deskriptor gambar dari data gambar.

Ya! Setelah fitur dan deskriptornya diekstraksi dari dua atau lebih gambar, langkah selanjutnya adalah membuat beberapa kecocokan fitur awal antara gambar-gambar ini.

Kenapa Visi Komputer Penting untuk Masa Mendatang?

Jadi, apa yang membuat computer vision atau visi komputer ini merupakan suatu hal yang penting, khususnya untuk masa mendatang?

Ya, seperti yang sudah Kami jelaskan di atas, ini adalah salah satu hal yang paling luar biasa untuk keluar dari pembelajaran mendalam dan dunia kecerdasan buatan.

Kemajuan yang telah disumbangkan oleh pembelajaran mendalam ke bidang visi komputer benar-benar membedakan bidang ini.

Yup! Visi komputer memungkinkan berbagai inovasi teknologi!

Hal ini memungkinkan berbagai hal seperti salah satunya yaitu mobil self-driving untuk mengemudi dengan aman melalui jalan-jalan dan jalan raya.

Mereka juga memungkinkan alat pengenalan wajah untuk mencocokkan gambar wajah orang dengan identitas mereka dan memungkinkan aplikasi augmented-reality untuk mencampur objek virtual dengan gambar dunia nyata.

Aplikasi visi komputer digunakan di seluruh industri untuk meningkatkan pengalaman konsumen, mengurangi biaya, dan memperketat keamanan serta pengembangan yang terus dilakukan untuk masa depan (mendatang).

Berbagai macam produsen menggunakannya untuk menemukan produk cacat di jalur perakitan dan mencegahnya dikirim ke pelanggan.

Perbedaan Computer Vision dengan Image Processing

Lalu, apa perbedaan dari computer vision dengan image processing?

Oke, sebelumnya jika kalian yang sedang membaca postingan Kami di sini dan kebetulan sedang bertanya-tanya terkait apa perbedannya dengan pemrosesan gambar, maka dapat Kami katakan bahwa kalian berada di tempat yang tepat.

Mengapa? Tentu saja karena di sini Kami akan juga akan menjelaskan perbedaan computer vision dengan image processing!

Memang, ada banyak tumpang tindih antara pemrosesan gambar dan visi komputer pada tingkat konseptual dan jargon, yang sering disalahpahami, digunakan secara bergantian.

Di sini kami memberikan gambaran singkat tentang teknik dan menjelaskan perbedaannya pada tingkat dasar.

Pemrosesan gambar atau image processing adalah bagian dari visi komputer.

Jadi, sistem computer vision menggunakan algoritma pemrosesan gambar atau image processing (baca pengertian image processing di sini) untuk mencoba dan melakukan emulasi visi pada skala manusia.

Sebagai contoh misalnya, jika tujuannya adalah untuk menyempurnakan gambar untuk digunakan nanti, maka ini bisa disebut pemrosesan gambar.

Namun, adapun jika tujuannya adalah untuk mengenali objek, cacat untuk mengemudi otomatis, maka itu bisa disebut dengan computer vision.

Kesimpulan

Baik, Kami pikir sudah cukup jelas untuk pembahasan terkait Computer Vision, Pengertian, Apa itu Visi Komputer? Tujuan dan Fungsi, Jenis, Contoh, Pentingnya serta Perbedaannya dengan Image Processing.

Jadi, berdasarkan penjelasan dan uraian dalam artikel di atas, dapat kita simpulkan bahwa Computer Vision (CV) atau visi komputer adalah cara komputer melatih sistem digital untuk memproses, menganalisis, dan memahami dunia visual.

Tujuan akhirnya tidak hanya untuk memiliki algoritma visi komputer yang “mengetahui” apa itu setiap objek, tetapi juga untuk bereaksi terhadap apa yang mereka “lihat”.

Terkait sejarah computer vision sendiri, perlu untuk diketahui bahwa ini bukanlah teknologi baru, adapun percobaan pertama dengan visi komputer dimulai pada tahun 1950-an, dan saat itu, digunakan untuk menafsirkan teks yang diketik dan tulisan tangan.

Waktu itu, prosedur analisis computer vision relatif sederhana tetapi membutuhkan banyak pekerjaan dari operator manusia yang harus menyediakan sampel data untuk analisis secara manual.

Beberapa orang berpikir bahwa visi komputer adalah sesuatu dari masa depan desain yang jauh dari capaian kita.

Namun, hal tersebut tidaklah benar, computer vision sudah terintegrasi ke dalam banyak bidang kehidupan kita dan akan terus dikembangkan terkait penerapannya hingga masa depan yang akan datang.

Penutup

Demikianlah postingan artikel yang dapat Kami bagikan kali ini, di mana Kami membahas terkait Computer Vision, Pengertian, Apa itu Visi Komputer? Tujuan dan Fungsi, Jenis, Contoh, Pentingnya serta Perbedaannya dengan Image Processing .

Semoga apa yang sudah Kami coba sampaikan serta jelaskan di sini dapat bermanfaat dan juga dapat menambah wawasan dan pengetahuan kita semua terutama dalam bidang teknologi dan ilmu komputer.

Silahkan bagikan artikel atau postingan Kami di sini kepada teman, kerabat serta rekan kerja dan bisnis kalian semua khususnya jika kalian temukan ini bermanfaat dan juga jangan lupa subscribe Blog dan YouTube Kami. Sekian dari Saya Rifqi Mulyawan, Terima Kasih.

Postingan ini juga tersedia dalam versi: