
<html><body><span class="rt-reading-time" style="display: block;"><span class="rt-label rt-prefix">Reading Time: </span> <span class="rt-time">4</span> <span class="rt-label rt-postfix">minutes</span></span>
<p>Image segmentation atau juga disebut <strong>segmentasi citra adalah</strong> teknologi yang berfokus pada gambar di latar depan. Penggunaan image segmentation sangat luas, termasuk dalam bidang kesehatan modern, keamanan, hingga <a href="https://pintu.co.id/blog/apa-itu-kriptografi-dan-contohnya">kriptografi</a>. Selengkapnya mengenai apa itu image segmentation, fungsi dan contohnya akan dijelaskan oleh tim <a href="https://pintu.co.id/blog">Pintu Blog</a> dalam artikel berikut ini!</p><html><body><style>                    #joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-expanded, #joli-toc-wrapper.joli-folded nav#joli-toc.joli-expanded, #joli-toc-wrapper.joli-unfolded nav#joli-toc{padding: 24px !important;}#joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-expanded li a, #joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-collapsed li a,#joli-toc-wrapper.joli-folded nav#joli-toc.joli-expanded li a, #joli-toc-wrapper.joli-unfolded nav#joli-toc li a{text-overflow: unset !important;overflow: hidden !important;white-space: normal !important;}#joli-toc-wrapper nav#joli-toc{width: auto !important;}#joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-collapsed{width: initial !important;}#joli-toc-wrapper nav#joli-toc .title #title-label{text-align: left !important;}#joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-collapsed .title, #joli-toc-wrapper nav#joli-toc .title{font-size: 2em !important;font-weight: 900 !important;}#joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-collapsed, #joli-toc-wrapper nav#joli-toc {background-color: #f1f1f1 !important;}                    #joli-toc-wrapper.joli-unfolded-ufloating nav#joli-toc ul.joli-nav ul,#joli-toc-wrapper.joli-incontent nav#joli-toc ul.joli-nav ul,#joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-expanded ul.joli-nav ul {margin: 0 0 0 20px !important;}#joli-toc-wrapper {top: initial !important;bottom: initial !important;margin-left: initial !important;}body.admin-bar #joli-toc-wrapper {top: initial !important;bottom: initial !important;}#joli-toc-wrapper {margin-top: 24px;border-radius: 16px;overflow: hidden;}</style><div id="joli-toc-filler"></div>
<div id="joli-toc-wrapper" class="joli-unfolded-incontent joli-unfolded joli-incontent   joli-smoothscroll">
    <nav id="joli-toc">
        <header id="joli-toc-header">
                                                <div class="title">
                <span id="title-label">Daftar Isi</span>
            </div>
                    </header>
                <ul class="joli-nav"><li class="item"><a href="#apa-itu-image-segmentation" title="Apa itu Image Segmentation?&nbsp;" class="joli-h2">Apa itu Image Segmentation?&nbsp;</a></li><li class="item"><a href="#fungsi-dan-tujuan-image-segmentation" title="Fungsi dan Tujuan Image Segmentation&nbsp;" class="joli-h2">Fungsi dan Tujuan Image Segmentation&nbsp;</a></li><li class="item"><a href="#metode-metode-image-segmentation" title="Metode-Metode Image Segmentation&nbsp;" class="joli-h2">Metode-Metode Image Segmentation&nbsp;</a></li><li class="item"><a href="#contoh-image-segmentation" title="Contoh Image segmentation" class="joli-h2">Contoh Image segmentation</a></li><li class="item"><a href="#image-segmentation-dengan-python" title="Image Segmentation dengan Python&nbsp;" class="joli-h2">Image Segmentation dengan Python&nbsp;</a></li><li class="item"><a href="#image-segmentation-dengan-matlab" title="Image segmentation dengan Matlab" class="joli-h2">Image segmentation dengan Matlab</a></li><li class="item"><a href="#perbedaan-image-segmentation-dan-object-detection" title="Perbedaan Image Segmentation dan Object Detection" class="joli-h2">Perbedaan Image Segmentation dan Object Detection</a></li></ul>                    </nav>
</div>
</body></html>



<h2 class="wp-block-heading joli-heading" id="apa-itu-image-segmentation">Apa itu Image Segmentation?&nbsp;</h2>



<p><strong>Image segmentation adalah</strong> proses penentuan label setiap piksel dalam sebuah gambar, sehingga piksel yang sama memiliki citra yang sama pula. Secara sederhana, image segmentation atau segmentasi citra adalah teknik yang digunakan untuk menentukan tipe objek tertentu di dalam gambar.</p>



<p>Objek utama yang berada di bagian depan akan tampil dalam satu warna, sementara latar belakang umumnya akan berwarna hitam. Segmentasi citra akan menghasilkan kumpulan segmen kolektif yang menutupi seluruh citra objek. Atau tampilan lainnya adalah kumpulan garis kontur atau garis tepi sebuah objek. Citra yang tampak akan mirip dengan citra objek saat ditangkap menggunakan sinar infra merah.</p>



<p><strong>Baca juga: </strong><a href="https://pintu.co.id/blog/mengenal-lora-mining-dan-teknologi-blockchain"><strong>Apa itu LoraWan? Teknologi dalam Blockchain yang Tengah Populer!</strong></a></p>



<h2 class="wp-block-heading joli-heading" id="fungsi-dan-tujuan-image-segmentation">Fungsi dan Tujuan Image Segmentation&nbsp;</h2>



<p>Tujuan image segmentation adalah menentukan latar depan dimana objek utama gambar berada, dan memunculkannya dalam gambar satu warna. Dengan penampilan yang lebih tersegmen, user akan mudah menganalisa objek. Misalnya menentukan letaknya, menemukan garis, kurva, dll. Segmen-segmen yang tampil juga dapat dijadikan citra gambar tiga dimensi menggunakan aplikasi tertentu.&nbsp;</p>



<h2 class="wp-block-heading joli-heading" id="metode-metode-image-segmentation">Metode-Metode Image Segmentation&nbsp;</h2>



<ul><li><strong>Metode thresholding </strong>adalah metode paling simpel. Thresholding akan mengubah objek berwarna abu-abu menjadi objek binari.</li><li><strong>Metode clustering</strong> adalah teknik umum untuk meningkatkan tampilan objek yang besar. Caranya dengan mengecilkan gambar terlebih dahulu. Setelah itu menghitung klaster dan kemudian menetapkan kembali nilai akhir ke gambar yang lebih besar, jika diperlukan.&nbsp;</li><li><strong>Metode segmentasi semantik. </strong>Metode ini melabeli setiap piksel gambar yang sama sesuai kategori yang ditetapkan. Caranya dengan menyatukan piksel-piksel yang identik ke dalam kategori yang sama, tanpa membedakan tiap individunya.</li><li><strong>Metode segmentasi panoptik. </strong>Metode ini dapat membedakan objek dan mengidentifikasinya secara terpisah pada setiap kategori. Metode ini akan mengelompokkan semua objek di dalam gambar, membedakannya dengan warna masing-masing. Termasuk latar belakang.</li><li><strong>Metode kompresi. </strong>Metode ini mendeskripsikan setiap segmen berdasarkan tekstur dan garis tepinya. Metode kompresi akan mencari objek yang paling pendek kodenya, lalu memunculkan citranya.</li></ul><h2 class="wp-block-heading joli-heading" id="contoh-image-segmentation">Contoh Image segmentation</h2>



<p>Beberapa contoh penerapan image segmentation dalam berbagai bidang dan profesi adalah sebagai berikut.&nbsp;</p>



<ul><li>Visi pada mesin dan satelit, seperti <a href="https://www.google.com/maps">Google Maps</a></li><li>Bidang kesehatan, seperti USG dan pencitraan untuk mencari lokasi tumor dan penyakit lainnya. Juga mengukur volume jaringan, mendiagnosis penyakit, mempelajari struktur anatomi tubuh, dll.</li><li>Pendeteksian objek, seperti mendeteksi lokasi, wajah, dll.</li><li>Pengenalan suatu objek seperti pendeteksi sidik jari dan iris mata.</li><li>Pengontrol sistem lalu lintas</li><li>Dalam kriptografi, image segmentation digunakan sebagai teknik untuk melindungi informasi rahasia atau untuk memastikan keaslian dari data digital.&nbsp;</li></ul><h2 class="wp-block-heading joli-heading" id="image-segmentation-dengan-python">Image Segmentation dengan Python&nbsp;</h2>



<p>Image segmentation juga dapat dilakukan menggunakan Python. Secara umum, ada empat sesi <strong>image segmentation dengan Phyton</strong> yang dapat dilakukan. Masing-masing memiliki <em>coding</em> yang berbeda. Keempatnya adalah:</p>



<ul><li>Image Segmentation Berbasis Thresholding. Jenis segmentasi ini tergolong sederhana, yang membagi gambar menjadi bagian hitam dan putih dengan memilih nilai ambang tertentu untuk piksel pada gambar grayscale. Dalam Python, kamu dapat menggunakan fungsi cv2.threshold pada OpenCV untuk melakukan thresholding.</li><li>Image Segmentation Berbasis Warna. Jenis segmentasi ini membagi gambar berdasarkan warna, yang mana dapat digunakan jika kamu ingin memisahkan objek pada gambar yang memiliki warna yang berbeda. Dalam Python, kamu dapat menggunakan teknik clustering seperti<em> k-means</em> atau <em>Gaussian Mixture Model</em> (GMM) untuk melakukan segmentasi berdasarkan warna.</li><li>Image Segmentation Berbasis Tepi. Jenis segmentasi ini memisahkan objek pada gambar berdasarkan tepi atau garis. Dalam Python, kamu dapat menggunakan operator Sobel atau Canny pada OpenCV untuk mendeteksi tepi pada gambar.</li><li>Image Segmentation Berbasis Region. Jenis segmentasi ini memisahkan objek pada gambar berdasarkan properti seperti tekstur, bentuk, atau ukuran. Dalam Python, kamu dapat menggunakan teknik sepert<em>i region growing</em> atau <em>watershed </em>untuk melakukan segmentasi berbasis region.</li><li>Image Segmentation Berbasis Deep Learning. Jenis segmentasi ini memanfaatkan model <a href="https://pintu.co.id/blog/algortima-deep-learning-adalah">deep learning</a>, seperti <em>Convolutional Neural Network </em>(CNN), untuk melakukan segmentasi. Dalam Python, kamu dapat menggunakan <em>library deep learning</em> seperti Keras atau TensorFlow untuk membuat model CNN dan melakukan segmentasi.</li></ul><p><strong>Baca juga: </strong><a href="https://pintu.co.id/blog/image-recognition-adalah"><strong>Apa itu Image Recognition dan Bagaimana Cara Kerjanya?</strong></a></p>



<h2 class="wp-block-heading joli-heading" id="image-segmentation-dengan-matlab">Image segmentation dengan Matlab</h2>



<p>Selain Python, kamu juga dapat membuat image segmentation dengan Matlab (Matrix Laboratory). Matlab dapat menganalisis data dan melakukan <em>prototyping</em> matematis, serta memvisualisasikan <em>tools</em> dengan dukungan operasi matrik.</p>



<p>Di Matlab, semua data dianggap matriks. Program ini mengembangkan algoritma dengan menyediakan antarmuka <em>command line</em>. Pada operasi image segmentation, Matlab dapat menghasilkan fungsi plotting 2D dan 3D. Juga membuat tampilan GUI atau <em>Graphical User Interface</em> secara singkat.</p>



<figure class="wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio"><div class="wp-block-embed__wrapper">
<iframe loading="lazy" title="Fiverse: Platform Web3 Indonesia dengan Teknologi AI!" width="1778" height="1000" src="https://www.youtube.com/embed/CBBukRiLbI4?feature=oembed" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe>
</div></figure><h2 class="wp-block-heading joli-heading" id="perbedaan-image-segmentation-dan-object-detection">Perbedaan Image Segmentation dan Object Detection</h2>



<p>Walaupun sekilas terlihat sama, tetapi ada perbedaan mendasar di antara keduanya. Algoritma pada objek detection bertindak sebagai kombinasi klasifikasi gambar dengan lokalisasi objek. Sebelumnya, gambar harus diinput, lalu algoritma akan memproduksi satu atau lebih kotak-kotak yang saling terhubung. Setiap kotak memiliki label yang terhubung satu sama lain.</p>



<p>Algoritma object detection juga bisa mengklasifikan dan melokalisasi objek berdasarkan beberapa segmen yang ditentukan.&nbsp; Sementara itu, algoritma segmentasi citra sedikit lebih canggih dalam mendeteksi objek, di mana teknologi ini dapat menandai suatu objek berdasarkan piksel yang serupa.</p>



<p>Teknik ini membantu user melihat lebih jelas bentuk objek karena alih-alih menggambar bentuk kotak di sekitarnya, segmentasi citra langsung membentuk sesuai karakter asli objek.</p>



<p>Secara umum, berikut perbedaan image segmentation vs object detection.&nbsp;</p>



<figure class="wp-block-table"><table><tbody><tr><td><strong>Aspek</strong></td><td><strong>Image Segmentation</strong></td><td><strong>Objek Detection</strong></td></tr><tr><td>Definisi</td><td>Pembagian atau pemisahan gambar menjadi beberapa bagian atau segment</td><td>Identifikasi dan lokalisasi objek spesifik pada gambar</td></tr><tr><td>Tujuan</td><td>Memisahkan objek dari latar belakang atau memisahkan objek satu sama lain</td><td>Mengenali dan mengidentifikasi objek dalam gambar, serta menentukan posisi dan ukuran objek tersebut</td></tr><tr><td>Jenis Algoritma</td><td>Thresholding, Segmentasi Berdasarkan Warna, Segmentasi Berdasarkan Tepi, Segmentasi Berbasis Region, Segmentasi Berbasis Deep Learning</td><td>R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD</td></tr><tr><td>Keluaran</td><td>Gambar hasil segmentasi</td><td>Gambar hasil deteksi dengan kotak pembatas (<em>bounding box</em>) yang menunjukkan posisi objek</td></tr><tr><td>Fungsi dalam Aplikasi</td><td>Identifikasi fitur, ekstraksi ciri, dan preprocessing gambar</td><td>Pengenalan objek dalam aplikasi kecerdasan buatan, pengawasan kamera, kendaraan otonom, deteksi wajah dan objek dalam sistem keamanan, dan sebagainya</td></tr><tr><td>Kompleksitas</td><td>Relatif&nbsp; mudah dan cepat</td><td>Tergolong kompleks dan memerlukan banyak sumber daya</td></tr></tbody></table></figure><div class="wp-block-image"><figure class="aligncenter size-full"><img decoding="async" loading="lazy" width="600" height="362" src="https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/04/perbedaan-image-segmentation-dan-object-detection.jpg" alt="perbedaan image segmentation dan object detection" class="wp-image-27457" srcset="https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/04/perbedaan-image-segmentation-dan-object-detection.jpg 600w, https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/04/perbedaan-image-segmentation-dan-object-detection-300x181.jpg 300w" sizes="(max-width: 600px) 100vw, 600px"><figcaption><em>(analyticsvidhya.com)</em></figcaption></figure></div>



<p>Itu dia penjelasan lengkap tentang apa itu image segmentation, fungsi serta perannya dalam AI. Semoga informasi ini bermanfaat!</p>



<p>Kamu dapat menemukan informasi lain seputar teknologi dan AI di <a href="https://pintu.co.id/blog">Pintu Blog</a>. AI sendiri kini tengah membantu banyak hal dalam aspek kehidupan termasuk di industri <em>crypto</em>. Beberapa koin AI seperti <a href="https://pintu.co.id/market/grt">The Graph (GRT)</a> dan <a href="https://pintu.co.id/market/fet">Fetch. AI (Fet)</a> juga mengalami peningkatan drastis hingga ratusan persen dalam waktu kurang dari sebulan saja. Buat kamu yang tertarik dengan aset-aset <em>crypto</em> AI yang tengah populer tersebut, download <a href="https://apps.pintu.co.id/fjuG/blogpintu">aplikasi crypto</a> Pintu sekarang!</p>



<p><strong>Referensi:&nbsp;</strong></p>



<ul><li>Gaurav Maindola, <a href="https://machinelearningknowledge.ai/image-segmentation-in-python-opencv/#Image_Segmentation_in_OpenCV_Python">4 Image segmentation Technique in Open Source Python</a>. Diakses pada 29 Maret 2023.</li><li>Geeks for Geeks, <a href="https://www.geeksforgeeks.org/object-detection-vs-object-recognition-vs-image-segmentation/">Object Detection vs Object Recognition vs Image Segmentation</a>. Diakses pada 29 Maret 2023.</li><li>MathWorks, <a href="https://www.mathworks.com/discovery/image-segmentation.html">What Is Image Segmentation?</a> Diakses pada 29 Maret 2023.</li></ul></body></html>

Penting di AI, Apa itu Image Segmentation dan Contohnya?

Artikel Terkait

Mengenal LoRaWan, Teknologi yang Menghubungkan Internet of Things & Blockchain

Mengenal LoRaWan, Teknologi yang Menghubungkan Internet of Things & Blockchain

Investasi Jangka Panjang: Pengertian, Tujuan dan Contohnya

Investasi Jangka Panjang: Pengertian, Tujuan dan Contohnya

Pintu 3rd Anniversary: Dapatkan Airpod Hingga Aset Crypto BTC di Event Giveaway Youtube Live Pintu!

Pintu 3rd Anniversary: Dapatkan Airpod Hingga Aset Crypto BTC di Event Giveaway Youtube Live Pintu!

Apa itu Chat GPT? Cara Pakai dan Sign Up Tools AI Viral!

Apa itu Chat GPT? Cara Pakai dan Sign Up Tools AI Viral!

Artikel Blog Terbaru

Raih Hadiah Total USD 2000 dalam Token $SAND bersama Pintu Web3 dan Sandbox

Raih Hadiah Total USD 2000 dalam Token $SAND bersama Pintu Web3 dan Sandbox

Tutorial Bergabung Kompetisi Pintu Web3 x Sandbox & Menangkan Total Hadiah 2.000 USD!

Tutorial Bergabung Kompetisi Pintu Web3 x Sandbox & Menangkan Total Hadiah 2.000 USD!

Dapatkan Hadiah Mulai dari Rp50 Juta, Yuk Gabung Pintu Trading Competition Juni 2024!

Dapatkan Hadiah Mulai dari Rp50 Juta, Yuk Gabung Pintu Trading Competition Juni 2024!

Beli Crypto Pertamamu, Dapatkan Rewards USDT Senilai Rp80.000

Beli Crypto Pertamamu, Dapatkan Rewards USDT Senilai Rp80.000

Pintu Listing Token Baru 14 Mei 2024: Mask Network (MASK)

Pintu Listing Token Baru 14 Mei 2024: Mask Network (MASK)