Kursus/Jasa Python | “Analisis Kinerja Algoritma Image Segmentation untuk Deteksi Tepi Menggunakan Python”
Jogja Multimedia
25 Januari 2025
Pemrograman, Python
19 Views
Berikut Silabus 40 Sesi: Analisis Kinerja Algoritma Image Segmentation untuk Deteksi Tepi Menggunakan Python
Level 1: Dasar-dasar Image Processing dan Python (Sesi 1-8)
- Pengenalan Image Processing
- Definisi, aplikasi, dan peran image segmentation dalam analisis gambar.
- Tools dan library yang digunakan (OpenCV, scikit-image).
- Setup Lingkungan Pemrograman
- Instalasi Python, Jupyter Notebook, dan pustaka yang relevan.
- Pengenalan IDE untuk pengembangan.
- Dasar-dasar Pemrograman Python untuk Image Processing
- Operasi dasar Python (data types, loops, functions).
- Bekerja dengan array menggunakan NumPy.
- Representasi dan Manipulasi Gambar
- Format gambar (RGB, grayscale, binary).
- Membaca, menampilkan, dan menyimpan gambar menggunakan OpenCV.
- Transformasi Dasar Gambar
- Scaling, rotating, cropping, dan flipping.
- Normalisasi dan histogram equalization.
- Filtering dan Noise Reduction
- Filter spasial (blur, Gaussian blur).
- Deteksi noise dan metode pereduksiannya.
- Edge Detection Dasar
- Pengenalan metode Sobel, Prewitt, dan Roberts.
- Implementasi algoritma dasar dengan Python.
- Praktik Proyek Mini: Filter Dasar
- Menggabungkan transformasi dasar dan deteksi tepi sederhana.
Level 2: Teori dan Implementasi Algoritma Image Segmentation (Sesi 9-20)
- Konsep Image Segmentation
- Definisi, jenis (region-based, edge-based, thresholding).
- Thresholding
- Thresholding global dan adaptif.
- Implementasi dengan Python.
- Region-based Segmentation
- Region growing dan region merging.
- Implementasi dan analisis kinerja.
- Edge-based Segmentation
- Algoritma Canny Edge Detection.
- Implementasi menggunakan OpenCV.
- Watershed Segmentation
- Konsep dan aplikasi.
- Studi kasus menggunakan scikit-image.
- Segmentasi Berdasarkan Histogram
- Histogram-based segmentation.
- Implementasi dengan Python.
- K-Means Clustering untuk Segmentasi Gambar
- Teori dan implementasi.
- Analisis kelebihan dan kekurangan.
- Morphological Operations
- Operasi dilasi, erosi, dan kombinasi lainnya.
- Pengaruh terhadap segmentasi tepi.
- Evaluasi Kinerja Algoritma
- Metrics: Precision, Recall, IoU, dan Dice Coefficient.
- Implementasi evaluasi dengan Python.
- Studi Kasus 1: Segmentasi Objek Berwarna
- Proses segmentasi pada gambar dengan variasi warna.
- Studi Kasus 2: Deteksi Tepi pada Citra Medis
- Aplikasi algoritma untuk analisis citra medis.
- Praktik Proyek: Perbandingan Thresholding dan Edge Detection
- Studi kinerja pada dataset sederhana.
Level 3: Advanced Techniques dan Optimasi (Sesi 21-32)
- Segmentasi Berbasis Deep Learning (DL)
- Pengenalan UNet dan Mask R-CNN.
- Pustaka DL untuk Image Segmentation
- TensorFlow/Keras untuk segmentasi.
- Transfer Learning untuk Segmentasi Gambar
- Penerapan model pretrained.
- Optimization dan Hyperparameter Tuning
- Segmentasi pada Dataset Kompleks
- Dataset COCO dan Pascal VOC.
- Implementasi segmentasi.
- Segmentasi Multiklas
- Teknik dan implementasi.
- Studi kasus: segmentasi pada citra satelit.
- Post-processing pada Image Segmentation
- Metode smoothing dan contour refinement.
- Pengurangan Waktu Komputasi
- Multithreading dan GPU acceleration.
- Studi Kasus 3: Segmentasi Jalan Raya
- Menggunakan citra drone untuk deteksi tepi.
- Studi Kasus 4: Segmentasi Produk di Gambar E-Commerce
- Aplikasi algoritma untuk katalog produk.
- Automasi Analisis Segmentasi
- Workflow otomatis dengan Python scripts.
- Praktik Proyek: Membandingkan Kinerja Algoritma Advanced
- Menggunakan dataset besar.
Level 4: Finalisasi dan Analisis (Sesi 33-40)
- Visualisasi Data Hasil Segmentasi
- Membuat laporan interaktif dengan Matplotlib dan Seaborn.
- Evaluasi Keseluruhan Algoritma
- Menyusun laporan komparatif.
- Presentasi Hasil
- Membuat presentasi yang menarik menggunakan PowerPoint dan Python.
- Pengujian Algoritma pada Dataset Baru
- Evaluasi generalisasi algoritma.
- Meningkatkan Robustness Algoritma
- Handling noise dan artifacts.
- Praktik Proyek Final: Aplikasi Real-world
- Implementasi pada proyek pilihan pengguna.
- Review dan Feedback
- Diskusi hasil proyek final.
- Penyusunan Laporan Akhir
- Dokumentasi lengkap analisis kinerja.