Using the Matlab App to Detect Objects by Color with HSV Color Segmentation
Article Sidebar
Published:
Feb 26, 2022
Keywords:
Computer Vision, Detection, RGB, HSV
Section
Computer Science
Statistics Article
Article View : 166 Times
Main Article Content
Abstract
Object detection using computer vision algorithms is a crucial procedure for accurately detecting items in a three-dimensional image. When using the color segmentation method with HSV color, an image segment object in the shape of a blob is created, which the computer can detect. The color sample will provide a value that will be the reference for the filter range in the segmentation process based on the test findings. During the process, the number of objects identified according to the given color will be determined.
Downloads
Download data is not yet available.
Article Details
How to Cite
Antika, R. and Iqbal, M. (2022) “Using the Matlab App to Detect Objects by Color with HSV Color Segmentation”, Jurnal Mantik, 5(4), pp. 2702-2708. Available at: https://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/article/view/2064 (Accessed: 19April2026).
References
[1] L. H. Tresnawati, W. A. Kusuma, S. H. Wijaya, and L. S. Hasibuan, “Asosiasi Single Nucleotide Polymorphism pada Diabetes Mellitus Tipe 2 Menggunakan Random Forest Regression,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol. 8, no. 4, pp. 320–326, 2019.
[2] M. I. Zoebazary, Kamus Istilah Televisi & Film. Gramedia Pustaka Utama, 2013.
[3] E. Junianto and M. Z. Zuhdi, “Penerapan Metode Palette untuk Menentukan Warna Dominan dari Sebuah Gambar Berbasis Android,” J. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 61–72, 2018.
[4] R. KURNIANDA, “Penerapan HSV dan Operasi Morfologi Untuk Menghitung Jumlah Parasit Plasmodium Vivax Pada Sel Eritrosit.” UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU, 2019.
[5] S. Surianti, “Pengaruh Parasocial Relationship, Source Trustworthiness, dan Brand Credibility Terhadap Purchase Intention Produk Kecantikan Wardah.” UNIVERSITAS HASANUDDIN, 2021.
[6] F. Febriansyah, “Implementasi Smooth Support Vector Machine Untuk Kasus Kualitas Beras.” Universitas Komputer Indonesia, 2020.
[7] M. Bastuck, T. Baur, and A. Schütze, “DAV 3 E–a MATLAB toolbox for multivariate sensor data evaluation,” J. Sensors Sens. Syst., vol. 7, no. 2, pp. 489–506, 2018.
[8] M. D. Kartikasari, “Implementasi Deep Learning Object Detection Rambu K3 pada Video Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan Tensorflow (Studi Kasus: Rambu Kesehatan dan Keselamatan Kerja (K3) Jalur Evakuasi dan Alat Pemadam Api pada Gedung FMIPA UII),” 2020.
[9] A. Dalimunthe, “Deteksi Kematangan Buah Manggis Berdasarkan Fitur Warna Citra Kulit Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna Hsv.” Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Medan, 2021.
[10] R. Y. Dewi, “KLASIFIKASI KUALITAS TOMAT BUAH MENGGUNAKAN VIDEO PROCESSING.” Universitas Hasanuddin, 2021.
[11] A. A. Kurniwan, “Sistem pemandu pendaratan pada balon udara berbasis pengolahan citra dan kendali PID.” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2016.
[12] I. Yunianto, “TEKNIK FOTOGRAFI, Belajar Daris Basic Hingga Professional,” Penerbit Yayasan Prima Agus Tek., pp. 1–88, 2021.
[13] Y. S. Lubis, A. M. Elhanafi, and H. Dafitri, “Implementasi Root Mean Square Error Untuk Melakukan Prediksi Harga Emas Dengan Menggunakan Algoritma Multilayer Perceptron,” in SEMINAR NASIONAL TEKNOLOGI INFORMASI & KOMUNIKASI, 2021, vol. 1, no. 1, pp. 332–336.
[2] M. I. Zoebazary, Kamus Istilah Televisi & Film. Gramedia Pustaka Utama, 2013.
[3] E. Junianto and M. Z. Zuhdi, “Penerapan Metode Palette untuk Menentukan Warna Dominan dari Sebuah Gambar Berbasis Android,” J. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 61–72, 2018.
[4] R. KURNIANDA, “Penerapan HSV dan Operasi Morfologi Untuk Menghitung Jumlah Parasit Plasmodium Vivax Pada Sel Eritrosit.” UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU, 2019.
[5] S. Surianti, “Pengaruh Parasocial Relationship, Source Trustworthiness, dan Brand Credibility Terhadap Purchase Intention Produk Kecantikan Wardah.” UNIVERSITAS HASANUDDIN, 2021.
[6] F. Febriansyah, “Implementasi Smooth Support Vector Machine Untuk Kasus Kualitas Beras.” Universitas Komputer Indonesia, 2020.
[7] M. Bastuck, T. Baur, and A. Schütze, “DAV 3 E–a MATLAB toolbox for multivariate sensor data evaluation,” J. Sensors Sens. Syst., vol. 7, no. 2, pp. 489–506, 2018.
[8] M. D. Kartikasari, “Implementasi Deep Learning Object Detection Rambu K3 pada Video Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan Tensorflow (Studi Kasus: Rambu Kesehatan dan Keselamatan Kerja (K3) Jalur Evakuasi dan Alat Pemadam Api pada Gedung FMIPA UII),” 2020.
[9] A. Dalimunthe, “Deteksi Kematangan Buah Manggis Berdasarkan Fitur Warna Citra Kulit Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna Hsv.” Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Medan, 2021.
[10] R. Y. Dewi, “KLASIFIKASI KUALITAS TOMAT BUAH MENGGUNAKAN VIDEO PROCESSING.” Universitas Hasanuddin, 2021.
[11] A. A. Kurniwan, “Sistem pemandu pendaratan pada balon udara berbasis pengolahan citra dan kendali PID.” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2016.
[12] I. Yunianto, “TEKNIK FOTOGRAFI, Belajar Daris Basic Hingga Professional,” Penerbit Yayasan Prima Agus Tek., pp. 1–88, 2021.
[13] Y. S. Lubis, A. M. Elhanafi, and H. Dafitri, “Implementasi Root Mean Square Error Untuk Melakukan Prediksi Harga Emas Dengan Menggunakan Algoritma Multilayer Perceptron,” in SEMINAR NASIONAL TEKNOLOGI INFORMASI & KOMUNIKASI, 2021, vol. 1, no. 1, pp. 332–336.
Copyright and Licensing
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.