Cara menggunakan opencv python create image

Python memiliki beragam library. Salah satu library terkenal untuk pengolahan citra (image processing) adalah OpenCV (https://opencv.org/). Untuk mencoba library ini silahkan buka Google Colab (http://colab.research.google.com) di browser kita.

Instalasi OpenCV

Untuk menginstal OpenCV, gunakan PIP dengan disertai simbol “!” di depan cell Google Colab sebagai berikut. Setelah itu tekan simbol run di sebelah kiri sel tersebut.

! pip install opencv-python

Tunggu beberapa saat menunggu Google Colab selesai menginstall OpenCV.

Import Library OpenCV

Tidak serta merta ketika diinstal OpenCV dapat langsung digunakan. Import terlebih dahulu. Gunakan satu sel baru agar lebih mudah men-debug nya.

• import os
  

• import numpy as np
  

• import matplotlib.pyplot as plt
  

• import cv2
  

Tekan run dan pastikan tidak ada kesalahan. Di sini numpy dan matplotlib merupakan library untuk pengolahan matriks dan plotting. Nah, cv2 di sini merupakan OpenCV.

Membaca, Menampilkan, dan Konversi Citra

Berikutnya kita berlatih menggunakan fungsi OpenCV antara lain, membaca, menampilkan, dan mengkonversi ke hitam putih sebuah citra. Pada google colab upload image sembarang (berformat jpg/png). Tekan terlebih dulu simbol folder di sebelah kiri Google Colab kita.

• from google.colab.patches import cv2_imshow  
  

• img = cv2.imread(‘Rahmadya.jpg’, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
  

• cv2_imshow(img)
  

• grayImg = cv2.cvtColor(np.array(img),cv2.COLOR_BGR2GRAY);
  

• cv2_imshow(grayImg)
  

Kode di baris atas menambahkan satu patches karena cv.imshow tidak berjalan di Google Colab maupun Jupyter Notebook. Variabel img merupakan citra asli, sementara grayImg yang sudah dikonversi ke hitam putih (gray). Perhatikan di OpenCV formatnya Blue-Green-Red (BGR), bukan RGB.

Plotting

Selain dengan OpenCV, ada baiknya kita belajar menampilkan dalam bentuk Plot karena lebih rapih. Gunakan kode berikut di sel yang baru.

• plt.subplot(121), plt.imshow(img), plt.title(“Original”)
  

• plt.xticks([]), plt.yticks([])
  

• plt.subplot(122), plt.imshow(grayImg), plt.title(“Edited”)
  

• plt.xticks([]), plt.yticks([])
  

• plt.show()
  

Pastikan program berjalan dengan baik.

Silahkan kunjungi video tutorial ini untuk lebih jelasnya.