# data[].attributes.body
992023087 - Agus Saefullah
992023088 - Aldi Muhammad Ramadhan
992023101 - Yuda Wahfiudin

Citra tersebut diproses menggunakan metode Canny Edge Detection. Citra asli tersebut memiliki berbagai warna dan ketika setelah diproses, citra berubah menjadi hitam putih. Citra tersebut dapat menunjukkan tepi dan garis berwarna putih yang ada pada citra asli.

# data[].attributes.body
152021010 - M iksan R
152021007 - M taopik
992023035 - M fajar
992023010 - Andi risnawati

proses yang terjadi untuk melihat deteksi tepi melalui 4 tahap seperti di gambar

# data[].attributes.body
152021012 - Agung Ismail Wijaksono
152021018 - Fadhilah Nurrahmayanti
992023098 - Rendi Septia Rahman
992023094 - Fadhil Arrijal

Hasil Analisis:
Canny edge memiliki hasil piksel-piksel yang terletak pada tepi dicontohkan dengan gambar diatas dengan warna putih latar belakang warna hitam, otsu's thresholing menghasilkan piksel-piksel diatas ambang batas nilai 0 dengan gambar diatas warna hitam yang mengindikasikan latar belakang dan warna putih mengindikasikan objeknya.

# data[].attributes.body
1. Junior Al Fani (152021043)
2. Muhammad Rangga Ridjali (152021)
3. Windi Iswahyuni H P (992023001)
4. Natasya Aulianti (992023097)

Terdapat berbagai metode segmentasi yang dapat digunakan, seperti metode thresholding atau metode deteksi tepi. Berikut adalah perbandingan citra asli (atas) dengan citra hasil segmentasi lingkaran (bawah).

langkah selanjutnya adalah melakukan segmentasi untuk mengisolasi lingkaran pada apel. Terdapat berbagai metode segmentasi yang dapat digunakan, seperti metode thresholding atau metode deteksi tepi.

# data[].attributes.headline
152021021 Taufiqur Rahman | 152021004 Firhan Hafiansyah

# data[].attributes.subject
152021021 Taufiqur Rahman | 152021004 Firhan Hafiansyah

# data[].attributes.body
Segmentasi citra adalah proses membagi citra menjadi beberapa segmen atau bagian yang mewakili objek yang berbeda dalam citra tersebut. Otsu Thresholding khususnya digunakan untuk segmentasi citra menjadi objek dan latar belakang (foreground dan background) dengan memilih nilai ambang secara otomatis

maka dari itu hasilnya background menjadi putih sedangkan objek menjadi hitam

# data[].attributes.body
Ni Nyoman Meryanti 992023048
Tiur Rosa Derawati Butar Butar 992023003
Muhammad Fadlan - 152021078
Ramzi syuhada - 152021080

Hasil analisis :

pertama gambar harus di grayscale terlebih dahulu karena gambar yang kita  sudah bagus (Tidak terdapat noise) maka kami tidak melakukan konvolusi terlebih dahulu
, kemudian setelah di grayscale gambar di canny edge dengan nilai ambang bawah 100 dan juga nilai ambang atas 200 ketika nilai ambang lebih kecil misalkan nilai ambang bawah 50 dan nilai ambang 100
maka gambar terdapat beberapa noise yang di anggap sebagai objek.

# data[].attributes.body
Setelah deteksi tepi menggunakan Canny Edge Detection, hasilnya dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti pengenalan objek, pemrosesan lanjutan, atau segmentasi.
Penting untuk mengatur parameter seperti ambang tinggi dan ambang rendah dengan bijak, karena ini mempengaruhi hasil deteksi tepi. Eksperimen dengan nilai-nilai ini dapat membantu menemukan pengaturan yang cocok untuk gambar tertentu.

# data[].attributes.body
152021011 - Adam
152021017 - M Aziz Firdaus
152021034 - Gery Akbar Firmansyah

proses canny edge detection adalah teknik deteksi tepi populer dengan mengimplementasikan algoritma canny edge menggunakan bahasa python. berikut langkah-langkah proses canny edge :
1. mereduksi noise pada citra dengan gaussian filter
2. menghitung gradie
3. menggunakan fungsi find contours untuk menentukan countuers
4. menampilkan hasil countuer pada citra segmentasi

# data[].attributes.body
Tegar 152021028
Dhevan 152021030

1. Penghalusan: Gambar dihaluskan dengan filter Gaussian untuk mengurangi noise.

2. Perhitungan Gradien: Gradien intensitas dihitung dengan operator seperti Sobel.

3. Perhitungan Magnitudo Gradien: Mengukur sejauh mana perubahan intensitas terjadi di setiap piksel.

4. Ambang Batas: Terapkan ambang batas untuk memisahkan tepi kuat dan lemah.

5. Hysteresis Thresholding: Hubungkan piksel tepi lemah dengan tepi kuat yang berdekatan.

# data[].attributes.attachment_caption
atas asli tengah thresholding bawah edge

# data[].attributes.headline
152021013 DAFFA ARHAMA SIDQI - 152021035 ARIB ARKAAN FADHULLAH  -  992023093 EUIS SITI ZUERIYAHH - 992023092 ENAD NADIROH

# data[].attributes.subject
152021013 DAFFA ARHAMA SIDQI - 152021035 ARIB ARKAAN FADHULLAH  -  992023093 EUIS SITI ZUERIYAHH - 992023092 ENAD NADIROH

# data[].attributes.body
hasil analisis:
- Thresholding: karena menggunakan metode otsu thersholding dengan otomatis akan mengikuti pixel pada citranya
- Edge: Pada gambar ini menghasilkan tepi yang tajam dan akurat, serta tahan terhadap noise. juga dapat diklasifikasi kan sebagai deteksi tepi

Kesimpulan, gambar yang awal itu tidak terdapat noise jadi tidak perlu dilakukan konvolusi, gambar yg di thresholding menghasilkan gambar yang tidak terlalu jelas jika yg menggunakan canny itu menunjukan tepi yang jelas pada gambar.

# data[].attributes.headline
Hasil analisis otsu thresholding dan canny edge detection

# data[].attributes.subject
Hasil analisis otsu thresholding dan canny edge detection

# data[].attributes.body
152021006 Muhammad Rizki Herdian
152021231 Martin Halawa

didalam percobaan kali ini canny edge dengan deteksi tepi dimana piksel dibawah 100 = 0, dan 200 = 1 memiliki hasil seperti ini yang menunjukkan bahwa hanya bisa mendeteksi tepi dari citra  sedangkan untuk otsu thresholding dengan nilai T= otomatis mengikuti pixel pada citra dan hasilnya seperti ini

# data[].attributes.attachment_link.title
Grey minimalist business project presentation 

# data[].attributes.body
Muhammad Ilyas - 152021024
Raden Nuralif - 152021029
Ajri Inda Robby  - 152021031
Dikna Dwi Suci - 992023089

Metode Canny Edge menghasilkan gambar yang lebih halus,rapi, dan detail.
sedangkan
Metode Threshold menghasilkan gambar tepi yang lebih buram daripada canny edge akan tetapi mungkin lebih cepat dan mudah untuk dijalankan daripada canny edge

# data[].attributes.body
152021026 Adrico Alexander Purba
152021015 Luthfy Fahlevi Amarullah
992023042 Chandra Kusuma Johan
992023055 Sultan Hasibuan

gambar pertama dilakukan pre processing yaitu dengan memblur gambar untuk menghilangkan noise dengan kernel gaussian filter lalu melakukan thresholding untuk membuat gambar terbagi menjadi 2 class yaitu background dan objek
setelah itu dilakukan proses utama yaitu canny edge / edge detection gambar tidak jelas karena pengaruh dari gaussian terlalu kuat sehingga gambar sebelum proses utama blur

# data[].attributes.body
Farhan Al Farisi 152021045
Danang Garnadi 152021008
Ghazi Aditia Krisandi

pada hasil canny edge detection gambar berubah menjadi citra biner yaitu hitam dan putih hasil dari tahapan proses canny edge detection, hasil dari canny edge terlihat ada beberapa titik titik kurang sempurna karena  pada objek asli terdapat garis garis putus sehingga proses canny edge kurang sempurna. untuk bagian luar terlihat sempurna karena objek asli memiliki line yang halus sehingga menghasilkan output yang baik. Untuk bagian bronchiolus(seperti ranting) terlihat dapat mendeteksi dengan baik dari line yang tebal hingga yang tipis. untuk partisi paru paru tidak terlihat adanya tepi karena objek terhalang oleh bronchiolus(seperti ranting)

# data[].attributes.body
Ni Nyoman Meryanti 992023048
Tiur Rosa Derawati Butar Butar 992023003
Muhammad Fadlan - 152021078
Ramzi syuhada - 152021080

Hasil analisis :

pertama gambar harus di grayscale terlebih dahulu karena gambar yang kita  sudah bagus (Tidak terdapat noise) maka kami tidak melakukan konvolusi terlebih dahulu
, kemudian setelah di grayscale gambar di canny edge dengan nilai ambang bawah 100 dan juga nilai ambang atas 200 ketika nilai ambang lebih kecil misalkan nilai ambang bawah 50 dan nilai ambang 100
maka gambar terdapat beberapa noise yang di anggap sebagai objek.

# data[].attributes.headline
152021229 Keindra Bagas Maulana | 15202178 Bramantio Syahrul Alam | 992023002 Alma Rondeng |992023027Nadya Khairunisa Lubis

# data[].attributes.subject
152021229 Keindra Bagas Maulana | 15202178 Bramantio Syahrul Alam | 992023002 Alma Rondeng |992023027Nadya Khairunisa Lubis

# data[].attributes.body
Canny edge:
1. Di pre-processing dulu baru di proses seperti di reduksi dulu noisenya menggunakan kernel gaussian
2. Finding gradient dengan operator turunan sobel pada arah horizontal atau vertikal
3. Lalu di konversikan tepian yang masih blur pada gambar hasil magnitude hingga menghasilkan tepian yang tajam.

Global otsu thresholding:
segmentasi gambar/ pemisahan piksel jadi 2 kelompok (obek utama dan latar belakang) berdasarkan itensitas warnanya. piksel dengan itensitas di bawah nilai ambang dianggap sebagai latar belakang, sedangkan piksel dengan intensitas di atas nilai ambang dianggap sebagai objek utama. sehingga gambar menjadi lebih jelas.

# data[].attributes.body
152021036 - Ariq Bagus Sugiharto
152021168 - Muhammad Arkan Adli
992023099 - Riri Eriska
992023100 - Syariah

Setelah diterapkan metode Canny Edge Detection gambar akan berubah menjadi citra biner (citra hitam putih) dimana piksel yang mewakili tepi objek ditampilkan sebagai garis garis putih pada latarbelakang berwarna hitam. Selain itu tepi pada gambar sangat tajam dan jelas karena Teknik ini dirancang untuk menghilangkan noise dan menghasilkan tepi yang akurat.