基于K-Means聚类方法的RGB颜色和HSV识别沙特人收入

Elok Fa’Iqotul Himmah, M. Widyaningsih, Maysaroh Maysaroh
{"title":"基于K-Means聚类方法的RGB颜色和HSV识别沙特人收入","authors":"Elok Fa’Iqotul Himmah, M. Widyaningsih, Maysaroh Maysaroh","doi":"10.34128/jsi.v6i2.242","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Kelapa sawit merupakan salah satu tumbuhan tropis penghasil minyak nabati yang banyak dibudidayakan. Ketepatan dalam menentukan tingkat kematangan buah kelapa sawit menentukan kualitas hasil panen tumbuhan ini. Penelitian ini memanfaatkan pengolahan citra digital untuk mengidentifikasi kematangan buah kelapa sawit berdasarkan warna RGB (Red, Green, Blue) dan HSV (Hue, Saturation, Value). Citra berupa foto buah kelapa sawit yang diambil dengan kamera digital diolah dengan perangkat lunak MATLAB kemudian dianalisis menggunakan metode klasifikasi K-Means Clustering untuk mendapatkan perbandingan hasil ekstraksi ciri RGB dan HSV. Hasil penelitian mampu membedakan tingkat kematangan buah kelapa sawit yaitu mentah, cukup matang, dan matang dengan tingkat keakuratan total pada data uji dan data latih sebesar 64.58%.","PeriodicalId":30123,"journal":{"name":"Journal of Systems Integration","volume":"6 1","pages":"193-202"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-12-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"7","resultStr":"{\"title\":\"Identifikasi Kematangan Buah Kelapa Sawit Berdasarkan Warna RGB Dan HSV Menggunakan Metode K-Means Clustering\",\"authors\":\"Elok Fa’Iqotul Himmah, M. Widyaningsih, Maysaroh Maysaroh\",\"doi\":\"10.34128/jsi.v6i2.242\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Kelapa sawit merupakan salah satu tumbuhan tropis penghasil minyak nabati yang banyak dibudidayakan. Ketepatan dalam menentukan tingkat kematangan buah kelapa sawit menentukan kualitas hasil panen tumbuhan ini. Penelitian ini memanfaatkan pengolahan citra digital untuk mengidentifikasi kematangan buah kelapa sawit berdasarkan warna RGB (Red, Green, Blue) dan HSV (Hue, Saturation, Value). Citra berupa foto buah kelapa sawit yang diambil dengan kamera digital diolah dengan perangkat lunak MATLAB kemudian dianalisis menggunakan metode klasifikasi K-Means Clustering untuk mendapatkan perbandingan hasil ekstraksi ciri RGB dan HSV. Hasil penelitian mampu membedakan tingkat kematangan buah kelapa sawit yaitu mentah, cukup matang, dan matang dengan tingkat keakuratan total pada data uji dan data latih sebesar 64.58%.\",\"PeriodicalId\":30123,\"journal\":{\"name\":\"Journal of Systems Integration\",\"volume\":\"6 1\",\"pages\":\"193-202\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2020-12-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"7\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Journal of Systems Integration\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.34128/jsi.v6i2.242\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of Systems Integration","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.34128/jsi.v6i2.242","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 7

摘要

腊肠椰子是一种热带植物,具有很强的栽培潜力。椰子酱肥沃程度的测定速度决定了这些作物的质量。本研究采用数字图像处理技术,基于RGB(红、绿、蓝)和HSV(色调、饱和度、值)颜色来识别手提箱苹果工艺品。图像是用数码相机拍摄的棕色香肠的照片,然后使用K-Means聚类分类方法进行分析,以获得RGB和HSV提取结果的比较。研究已经能够区分原始、相当成熟和成熟,测试数据和训练数据的总短缺程度为64.58%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Identifikasi Kematangan Buah Kelapa Sawit Berdasarkan Warna RGB Dan HSV Menggunakan Metode K-Means Clustering
Kelapa sawit merupakan salah satu tumbuhan tropis penghasil minyak nabati yang banyak dibudidayakan. Ketepatan dalam menentukan tingkat kematangan buah kelapa sawit menentukan kualitas hasil panen tumbuhan ini. Penelitian ini memanfaatkan pengolahan citra digital untuk mengidentifikasi kematangan buah kelapa sawit berdasarkan warna RGB (Red, Green, Blue) dan HSV (Hue, Saturation, Value). Citra berupa foto buah kelapa sawit yang diambil dengan kamera digital diolah dengan perangkat lunak MATLAB kemudian dianalisis menggunakan metode klasifikasi K-Means Clustering untuk mendapatkan perbandingan hasil ekstraksi ciri RGB dan HSV. Hasil penelitian mampu membedakan tingkat kematangan buah kelapa sawit yaitu mentah, cukup matang, dan matang dengan tingkat keakuratan total pada data uji dan data latih sebesar 64.58%.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
审稿时长
12 weeks
期刊最新文献
Strategi Bertahan Hidup Petani (Studi pada Keluarga Petani Karet di Desa Jeriji pada Masa Pandemi Covid-19) Strategi Pengembangan Pembangunan Aek Biru Sebagai Destinasi Wisata Desa Cit, Kecamatan Riausilip, Kabupaten Bangka, Kepulauan Bangka Belitung Dampak Sosial Ekonomi Kampoeng Reklamasi PT Timah Dalam Menunjang Pengembangan Sektor Pariwisata Di Desa Riding Panjang Kabupaten Bangka Analisis Fenomena Tren Green Lifestyle Pada Mahasiswa Universitas Bangka Belitung Peningkatan Kualitas Layanan Publik Dengan Inovasi Peta
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1