Biaya Kursus Komputer Jogja Multimedia
Kursus Komputer Vision
Kursus Komputer Vision

Kursus/Jasa Python | “Analisis Kinerja Algoritma Image Segmentation untuk Deteksi Tepi Menggunakan Python”

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)

  1. Pengenalan Image Processing
    • Definisi, aplikasi, dan peran image segmentation dalam analisis gambar.
    • Tools dan library yang digunakan (OpenCV, scikit-image).
  2. Setup Lingkungan Pemrograman
    • Instalasi Python, Jupyter Notebook, dan pustaka yang relevan.
    • Pengenalan IDE untuk pengembangan.
  3. Dasar-dasar Pemrograman Python untuk Image Processing
    • Operasi dasar Python (data types, loops, functions).
    • Bekerja dengan array menggunakan NumPy.
  4. Representasi dan Manipulasi Gambar
    • Format gambar (RGB, grayscale, binary).
    • Membaca, menampilkan, dan menyimpan gambar menggunakan OpenCV.
  5. Transformasi Dasar Gambar
    • Scaling, rotating, cropping, dan flipping.
    • Normalisasi dan histogram equalization.
  6. Filtering dan Noise Reduction
    • Filter spasial (blur, Gaussian blur).
    • Deteksi noise dan metode pereduksiannya.
  7. Edge Detection Dasar
    • Pengenalan metode Sobel, Prewitt, dan Roberts.
    • Implementasi algoritma dasar dengan Python.
  8. Praktik Proyek Mini: Filter Dasar
    • Menggabungkan transformasi dasar dan deteksi tepi sederhana.

Level 2: Teori dan Implementasi Algoritma Image Segmentation (Sesi 9-20)

  1. Konsep Image Segmentation
    • Definisi, jenis (region-based, edge-based, thresholding).
  2. Thresholding
    • Thresholding global dan adaptif.
    • Implementasi dengan Python.
  3. Region-based Segmentation
    • Region growing dan region merging.
    • Implementasi dan analisis kinerja.
  4. Edge-based Segmentation
    • Algoritma Canny Edge Detection.
    • Implementasi menggunakan OpenCV.
  5. Watershed Segmentation
    • Konsep dan aplikasi.
    • Studi kasus menggunakan scikit-image.
  6. Segmentasi Berdasarkan Histogram
    • Histogram-based segmentation.
    • Implementasi dengan Python.
  7. K-Means Clustering untuk Segmentasi Gambar
    • Teori dan implementasi.
    • Analisis kelebihan dan kekurangan.
  8. Morphological Operations
    • Operasi dilasi, erosi, dan kombinasi lainnya.
    • Pengaruh terhadap segmentasi tepi.
  9. Evaluasi Kinerja Algoritma
    • Metrics: Precision, Recall, IoU, dan Dice Coefficient.
    • Implementasi evaluasi dengan Python.
  10. Studi Kasus 1: Segmentasi Objek Berwarna
    • Proses segmentasi pada gambar dengan variasi warna.
  11. Studi Kasus 2: Deteksi Tepi pada Citra Medis
    • Aplikasi algoritma untuk analisis citra medis.
  12. Praktik Proyek: Perbandingan Thresholding dan Edge Detection
    • Studi kinerja pada dataset sederhana.

Level 3: Advanced Techniques dan Optimasi (Sesi 21-32)

  1. Segmentasi Berbasis Deep Learning (DL)
    • Pengenalan UNet dan Mask R-CNN.
  2. Pustaka DL untuk Image Segmentation
    • TensorFlow/Keras untuk segmentasi.
  3. Transfer Learning untuk Segmentasi Gambar
    • Penerapan model pretrained.
  4. Optimization dan Hyperparameter Tuning
    • Pengoptimalan model DL.
  5. Segmentasi pada Dataset Kompleks
    • Dataset COCO dan Pascal VOC.
    • Implementasi segmentasi.
  6. Segmentasi Multiklas
    • Teknik dan implementasi.
    • Studi kasus: segmentasi pada citra satelit.
  7. Post-processing pada Image Segmentation
    • Metode smoothing dan contour refinement.
  8. Pengurangan Waktu Komputasi
    • Multithreading dan GPU acceleration.
  9. Studi Kasus 3: Segmentasi Jalan Raya
    • Menggunakan citra drone untuk deteksi tepi.
  10. Studi Kasus 4: Segmentasi Produk di Gambar E-Commerce
    • Aplikasi algoritma untuk katalog produk.
  11. Automasi Analisis Segmentasi
    • Workflow otomatis dengan Python scripts.
  12. Praktik Proyek: Membandingkan Kinerja Algoritma Advanced
    • Menggunakan dataset besar.

Level 4: Finalisasi dan Analisis (Sesi 33-40)

  1. Visualisasi Data Hasil Segmentasi
    • Membuat laporan interaktif dengan Matplotlib dan Seaborn.
  2. Evaluasi Keseluruhan Algoritma
    • Menyusun laporan komparatif.
  3. Presentasi Hasil
    • Membuat presentasi yang menarik menggunakan PowerPoint dan Python.
  4. Pengujian Algoritma pada Dataset Baru
    • Evaluasi generalisasi algoritma.
  5. Meningkatkan Robustness Algoritma
    • Handling noise dan artifacts.
  6. Praktik Proyek Final: Aplikasi Real-world
    • Implementasi pada proyek pilihan pengguna.
  7. Review dan Feedback
    • Diskusi hasil proyek final.
  8. Penyusunan Laporan Akhir
    • Dokumentasi lengkap analisis kinerja.
KURSUS KOMPUTER ONLINE DIMANAPUN ANDA BERADA

About Jogja Multimedia

Check Also

Kursus Pelatihan Training Pemrograman Web

Kursus/Pelatihan Pemrograman Web | Training Pemrograman Web Master Class Selama 3 Hari

Silabus Master Class Pemrograman Web (3 Hari, 9:00 – 16:00) ⏳ Durasi: 3 Hari Jam: …

Kursus Pelatihan Training Android Studio

Kursus/Pelatihan Android Studio | Training Android Studio Class Selama 3 Hari

Berikut adalah silabus Android Studio Master Class selama 3 hari (09:00 – 16:00) dengan waktu …

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *