## Chroma Key untuk Mengubah Warna Pakaian dengan HSV dan Morfologi pada Citra Digital
Sayuti Rahman 1,* , M F Verri Anggriawan 1 , Rosyidah Siregar 1 , Siti Sundari 1 , Kharunnisa 1 , Muhammad Zen 2
1 Prodi Teknik Informatika Universitas Harapan Medan, Medan, Indonesia
2 Sains dan Teknologi, Sistem Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia Email: 1,* masay.ram@email.com, 2 mf.verry261296@gmail.com, , 3 rosyidahsiregar0705@email.com, 4 sundaristth@gmail.com,
5 khairunnisajv2@gmail.com 6 muhammadzen@dosen.pancabudi.ac.id Email Penulis Korespondensi : masay.ram@email.com Submitted 25-11-2022 ; Accepted 17-12-2022 ; Published 30-12-2022
Abstrak
Saat ini negara Indonesia masih ada dalam pengaruh virus COVID-19, masyarakat Indonesia menjadi lebih konsumtif dalam memenuhi kebutuhan hidup dengan membeli secara online . Pakaian merupakan kebutuhan sehari-hari yang sering dibeli masyarakat secara online . Hal ini mengakibatkan penjualan pakaian online semakin meningkat, akan tetapi tidak semua pakaian sesuai dengan selera pembeli. Oleh sebab itu dibutuhkan aplikasi untuk mempercepat mengubah warna pakaian sesuai kebutuhan pembeli. Aplikasi chroma key yang digunakan untuk mengubah warna citra pakaian menggunakan metode klasifikasi HSV dan morfologi. Deteksi tepi dan median filter digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas  hasil  pergantian  warna  dengan  HSV.  Aplikasi  ini  dibangun  dengan  menggunakan pemrograman MatLab 2015a. Hasil Pengujian diperoleh bahwa metode klasifikasi HSV lebih baik dalam merubah warna citra pakaian daripada  metode  morfologi.  Metode  klasifikasi  HSV  berhasil  melakukan  pengubahan  warna  pakaian  dengan  baik  dengan  tingkat keberhasilan 100%. Sedangkan metode morfologi berhasil mengubah warna pakaian dengan tingkat keberhasilan 60%.
Kata Kunci: Chroma Key; Pengolahan Citra; Warna Pakaian; Morfologi; Klasifikasi HSV

## Abstract
Currently, Indonesia is still under the influence of the COVID-19 virus. Indonesian people buy necessities of life on the online market. Clothing is a daily necessity that people often buy online. This has an impact on increasing online clothing sales, but not all clothes are according to the tastes of buyers. Therefore we need an application that is used to speed up changing the color of clothes according to the needs of buyers. The chroma key application that is used to change the color of the clothing image uses the HSV and morphology classification  methods.  Edge  detection  and  median  filters  are  used  to  improve  the  quality  of  color  shift  results  with  HSV.  This application is built using MatLab 2015a programming. The test results show that the HSV classification method is better at changing the color of the clothing image than the morphological method. The HSV classification method was successful in changing the color of clothes well with a 100% success rate. While the morphological method succeeded in changing the color of the clothes with a success rate of 60%.
Keywords: Chroma Key; Image Processing; Color of Clothes; Morfologi; HSV Classification

## 1. PENDAHULUAN
Citra atau gambar mengandung informasi lebih dari seribu kata dan bahkan tidak mampu dideskripsikan secara konkret. Citra merupakan sumber informasi penting yang lebih menarik dari pada teks. Manusia lebih cepat memahami dengan melihat  citra  dibanding harus  membaca  teks.  Banyak  peneliti  berfokus  dalam  mengambil  informasi  pada  citra  seperti untuk aplikasi smart city [1]–[3], memperbaiki kualitas citra [4], klasifikasi citra [5], aplikasi editing citra, dan berbagai kebutuhan lainnya. Salah satu fitur dalam aplikasi editing adalah chroma key yang berfungsi mengubah warna dengan cepat, seperti pada warna pakaian.
Pakaian adalah sesuatu kebutuhan yang sangat penting dalam kehidupan sehari-hari, Pakaian memiliki manfaat yang sangat penting kepada penggunanya sebagai alat untuk menutupi bagian tubuh penggunanya [6]. Pakaian memiliki banyak bentuk (motif) dan warna yang dapat dipilih sesuai dengan yang di inginkan pengguna. Warna adalah sifat cahaya yang dipancarkan. Sementara secara subjektif atau psikologis, warna adalah sebagian dari pengalaman indra penglihatan. Secara objektif atau fisik, warna dapat dibentuk oleh panjang gelombang  [7]. Warna pada pakaian merupakan sesuatu yang sangat penting bagi pemakainya karena setiap pengguna memiliki warna kesukaannya masing-masing.
Dewasa ini pengubahan warna pada pakaian sangat penting bagi manusia untuk memenuhi kebutuhannya. Sebagai contoh seorang penjual online shop akan menjual jaket hoodie pada situs online miliknya, penjual akan membuat jaket dengan berbagai pilihan warna. Hal tersebut akan membebankan penjual untuk membuat pakaian dengan berbagai warna yang  belum  tentu  laku  terjual.  Seseorang  yang  menjual  jasa  untuk  sablon  pakaian  membutuhkan  aplikasi  untuk pengubahan  warna  agar  menarik  minat  konsumen.  Pada  masa  mademi  saat  ini,  semakin  memberi  dampak  kegiatan penjualan online terus meningkat [8], terutama penjualan pakaian. Salah satu faktor yang menarik minat konsumen untuk membeli adalah banyaknya variasi warna [9]. Metode yang digunakan untuk mengubah warna biasanya disebut chroma key.
Chroma key atau green screen , juga disebut color keying , color separation overlay (CSO) adalah sebuah teknik yang  digunakan  dalam  perfilman  maupun  pertelevisian  [10],  untuk  mengganti  warna  latar  belakang  dengan  sebuah gambar latar belakang yang lain dengan menggunakan teknik Chroma key, latar belakang dari objek yang direkam dengan kamera video dapat diganti-ganti dengan latar belakang lain yang dikehendaki [11]. Dari permasalahan tersebut peneliti akan  membuat  suatu  aplikasi  yang  dapat  mendeteksi  dan  mengubah  warna  dari  citra  dengan  menggunakan  metode
Chroma  key yang  berfungsi  untuk  mengganti  warna  sesuai  yang  di  inginkan.    Metode  yang  sering  digunakan  untuk chroma key adalah morfologi [12] dan segmentasi berdasarkan nilai HSV [13], namun hanya digunakan untuk mengganti warna latar  belakang.  Pada  penelitian  kami  menerapkan  metode-metode  ini  untuk  mengganti  warna  pakaian.  Warna pakaian memiliki kesulitan yang lebih tinggi dibanding warna latar belakang. Warna latar belakang bisanya hanya satu warna seperti hijau, sedangkan warna pakaian terdapat kombinasi warna dan motif.  Penelitian ini juga membandingkan kinerja chroma key dengan morfologi dan HSV. Selanjutnya meningkatkan performa chroma key dengan menambah filter median dan deteksi tepi, hal ini diperlukan karena pakaian memiliki kombinasi warna dan motif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan penelitian chroma key untuk mengubah warna pakaian dengan HSV dan  morfologi pada citra digital dengan tahapan berikut: mempersiapkan dataset, mendesain ganti warna dengan  segmentasi nilai HSV yang diberi filter median dan  deteksi  tepi,  mendesain  ganti  warna  dengan  segmentasi  dengan  morfologi,  dan  membandingkan  kedua  metode. Tahapan penelitian diilustrasikan pada Gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Klasifikasi HSV
Proses pengubahan warna pakaian menggunakan  metode klasifikasi HSV tersedia diaplikasi Matlab dan digunakan pada penelitian ini. Berikut ini adalah perhitungan konversi RGB menjadi HSV [14], [15].
R 125 G 120 B 60 Gambar 2. Piksel dengan Jenis Warna RGB
Gambar  2  adalah  contoh  piksel  citra  dengan  tiga kanal  yaitu  merah,  hijau dan biru ( Red , Green , Blue ).  Proses selanjutnya adalah mencari nilai R’,G’, dan B’. R’= 125/255 = 0,49
Sehingga hasil yang didapatkan adalah sebagai berikut.
R' 0,49 G' 0,47 B' 0,24 Gambar 3. R’G’B’
Pada Gambar 3 di atas adalah hasil dari R’ , G’ , dan B’ . Berikutnya adalah mencari nilai maksimum dan minimum. Untuk nilai maksimum yaitu 0,49 dari ketiga nilai tersebut. Sedangkan nilai minimumnya yaitu 0,24. Selisih antar nilai maksimum  dan  minimum  adalah  0,25.  Proses  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  H,  S  dan V.  Berikut  ini  adalah  proses perhitungannya.
𝐻  =  60 ∗ ((0,47 − 0,24)/0,25) 𝑚𝑜𝑑 6  =  55,38; 𝑆  =  0,49/0,25  =  0,52; V = Nilai Maksimum = 0,49.
Maka hasil konversi warna RGB untuk  R=125, G=120, dan B=60 didapatkan nilai H = 0,55, S = 0,52 dan V = 0,49.
Nilai RGB dipilih untuk menjadi kunci perubahan warna dikonversi dalam nilai HSV. Setelah itu dibuat rentang minimum dan maksimum untuk perubahan warna. Kami memberi rentanga ± 0,4 untuk setiap nilai HSV. Berikut formula untuk rentang nilai H yang warnanya ikut berubah saat pergantian warna.
𝐻𝑚𝑖𝑛 = 𝐻 − 0,4
Dataset Chroma Key dengan Segmentasi HSV + filter Median + Deteksi Tepi Sobel Chroma Key dengan Morfologi Bandingkan Kedua Metode
Hasil dan Pelaporan

## 𝐻𝑚𝑎𝑥  = 𝐻 + 0,4

## 2.2 Morfologi
Morfologi merupakan teknik pengolahan citra berdasarkan bentuk segmen citra yang bertujuan untuk mengubah bentuk objek  pada  citra  asli.  Proses  tersebut  dapat  dilakukan  pada  citra  grayscale  maupun  citra  biner.  Inti  operasi  morfologi melibatkan  dua  larik  piksel.  Larik  pertama  berupa  citra  yang  akan  dikenai  operasi  morfologi,  sedangkan  larik  kedua dinamakan sebagai kernel atau structuring element (elemen penstruktur)[16]. Jenis-jenis operasi morfologi di antaranya adalah  dilasi,  erosi,  closing, dan  opening.  Secara berurutan,  persamaan  yang  digunakan  untuk  masing-masing  operasi yaitu [17], [18]:
𝐴  ⊕ 𝐵 𝐴  ⊝ 𝐵 𝐴  ∙ 𝐵 = (𝐴  ⊕ 𝐵) ⊝ 𝐵 𝐴  ∘  𝐵 = (𝐴  ⊝ 𝐵) ⊕ 𝐵 Keterangan : A         = Citra Asli B         = Structuring element atau matriks operator yang dapat berbentuk garis, persegi, diamond dan lain-lain.
Objek dalam citra, dalam hal ini adalah pakaian dideteksi dengan morfologi. Objek hasil morfologi diganti sesuai warna yang diinginkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi sistem adalah langkah terakhir dari proses pengembangan aplikasi chroma key untuk mengubah warna citra pakaian. Sebelum di implementasikan aplikasi harus melewati tahap pengujian, baik pengujian unit maupun pengujian fungsional  seluruh  bagian  aplikasi.  Agar  aplikasi  yang  telah  dirancang  dapat  diimplementasikan,  maka  dibutuhkan perangkat-perangkat berikut ini:
a. Perangkat Keras ( Hardware ) 1. Notebook ACER 2. Processor Intel Core i7 2,80 GHz
3. Memory 24 GB DDR4
4. SSD b. Perangkat Lunak ( Software ) 1. Sistem Operasi Microsoft Windows 10 Pro 64 bit
2. MatLab R2015a
Aplikasi chroma key untuk mengubah warna citra pakaian terdiri dari dua axes, yaitu axes pertama yang berfngsi menampilkan  gambar  pakaian  sebelum  diubah  warna.  Sedangkan  axes  kedua  berfungsi  untuk  menampilkan  gambar pakaian setelah diubah warnanya. Pada aplikasi ini, pengguna harus memasukkan koordinat chroma key melalui input yang disediakan. Sedangkan untuk mendapatkan informasi koordinat tersebut secara pasti, pengguna dapat mengarahkan kursor ke bagian tertentu dari gambar pakaian. Tombol masukkan gambar berfungsi untuk membuka jendela open file dialog,  dan    kemudian  mencari  gambar  pakaian  yang  diinginkan.  Berikut  tampilan  aplikasi  seperti  ditampilkan  pada Gambar 4.

## 3.1 Pengujian Sistem
Pengujian sistem atau aplikasi chroma key untuk mengubah warna citra pakaian menggunakan sepuluh gambar untuk diuji. Gambar uji dapat dilihat pada bagian sebelum ini. Berikut ini adalah tampilan pengujian aplikasi untuk mengubah warna pakian seperti ditampilkan pada gambar 5.

## Gambar 5. Pengujian Aplikasi Pertama
Pada Gambar 5 dapat dilihat hasil dari proses pengubahan warna. Gambar pakaian asli diubah menjadi warna yang terpilih dengan menggunakan metode klasifikasi HSV, deteksi tepi, median filter. Chroma key yang digunakan berada di koordinat (397,345). Pada pengujian di atas bentuk lekuk dari pakaian serta tekstur pakaian menjadi hilang. Berikut ini hasil  pengujian  menggunakan  gambar  lainnya.  Dengan  hasil  penyimpanan  gambar  yang  telah  diubah  pada  Gambar  6 dibawah ini.

## Gambar 6 Hasil Pengujian Aplikasi Pertama

## 3.2 Perbandingan HSV dengan Morfologi
Pada aplikasi tersebut hanya dua metode yang digunakan yaitu klasifikasi HSV dengan Morfologi. Sedangkan deteksi tepi  dan  median  filter  hanya  memperbaiki  kualitas  citra  saja.  Deteksi  tepi  memperbaiki  tepian  dari  sebuah  citra. Sedangkan  median  filter  memperbaiki noise akibat  proses  perubahan  warna  pada  sebuah  citra.  Klasifikasi  HSV  dan morfologi ini menggunakan rentang warna dari -40% sampai dengan 40% karena untuk hasil gambar yang telah diubah warnanya menunjukan bahwa noice atau derau pada citra lebih sedikit dibandingkan menggunakan rentang dari  -20% sampai  dengan  20%.  Pada  metode  klasifikasi  HSV  lebih  baik  dalam  mendeteksi  warna  citra  dibandingkan  metode morfologi. Berikut ini adalah tabel hasil pengujian  menggunakan Aplikasi chroma key menggunakan  Klasifikasi HSV dan Morfologi. Hasil perbandingan segmentasi HSV dengan morfologi ditampilkan pada Tabel 1 Berikut.
Tabel 1. Hasil Uji Aplikasi
No. Gambar Asli Klasifikasi HSV Morfologi
1.
2. Berhasil Berhasil 3. Berhasil Tidak Berhasil 4. Berhasil Berhasil 5. Berhasil
Tidak Berhasil
Tabel 1 Menunjukan bahwa HSV lebih baik dalam mengganti warna dibanding dengan morfologi. Dari beberapa percobaan HSV berhasil mengganti warna dengan baik dengan tingkat keberhasilan 100%, sedangkan morfologi hanya 60%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  pembahasan  dan    pengujian  aplikasi chroma  key ,  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi  ini  berhasil mengubah citra pakaian berdasarkan piksel referensi atau chroma key yang dipilih pengguna. Metode yang digunakan adalah HSV dan morfologi. Pengujian menunjukan bahwa menggunakan metode HSV memberi hasil yang lebih baik dari morfologi untuk mengubah warna pakaian. Namun metode ini tidak dapat mempertahankan lekukan atau gradasi warna pada citra. Penambahan deteksi tepi sobel dan median filter pada HSV memberi hasil perubahan warna menjadi lebih baik. Penggunaan rentang nilai hue tebaik pada HSV adalah  -40% sampai 40% pada warna kunci untuk warna yang dipilih  sebagai chroma  key .  Adapun  penyebab  metode  morfologi  tidak  berhasil  dengan  baik  mengganti  warna  adalah karena metode tidak mampu mengektraksi batas objek baju dengan latar belakang jika terdapat gradasi warna. Oleh karena itu, morfologi hanya mampu mengganti warna pakaian dengan tingkat keberhasilan 60% dan ini lebih buruk dari HSV yang mencapai 100% keberhasilan.

## REFERENCES
[1] S. Rahman, M. Ramli, F. Arnia, R. Muharar, and A. Sembiring, “Performance Analysis of mAlexnet by Training Option and Activation  Function  Tuning  on  parking  images,” accepted  for  publication  on  Journal  Of  Physics  Conference  Seies .  IOP Publishing, 2020.
[2] S. Rahman, M. Ramli, F. Arnia, A. Sembiring, and R. Muharar, “Convolutional  Neural  Network Customization for Parking Occupancy Detection,” in 2020 International Conference on Electrical Engineering and Informatics (ICELTICs) , Oct. 2020, pp. 1–6, doi: 10.1109/ICELTICs50595.2020.9315509.
[3] S. Rahman and H. Dafitri, “Aplikasi Simulasi Deteksi Lokasi Parkir Kosong Menggunakan Ektraksi Ciri Objek,” InfoTekJar: Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan , vol. 4, no. 1, pp. 99–104, 2019.
[4] V. Syrris, S. Ferri, D. Ehrlich, and M. Pesaresi, “Image enhancement and feature extraction based on low-resolution satellite data,” Ieee Journal Of Selected Topics In Applied Earth Observations And Remote Sensing , vol. 8, no. 5, pp. 1986–1995, 2015.
[5] I. Lubis, H. A. Simamora, S. Rahman, R. Siregar, and H. Lubis, “Aplikasi Edit Foto Background Dengan Menggunakan Metode
K-Means Clustering,” Query: Journal of Information Systems , vol. 3, no. 1, 2019.
[6] S. H. W. Tantari, “Pakaian sebagai Pelindung Surya,” Jurnal Kedokteran Brawijaya , vol. 19, no. 2, 2013.
[7] E. Junianto and M. Z. Zuhdi, “Penerapan Metode Palette untuk Menentukan Warna Dominan dari  Sebuah Gambar Berbasis Android,” Jurnal Informatika , vol. 5, no. 1, pp. 61–72, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i1.2740.
[8] R. Liza, S. Rahman, A. Sembiring, T. M. Diansyah, and H. Dafitri, “Model Efektif Pembelajaran Daring di Masa Pandemi,” Prioritas: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat , vol. 3, no. 01, pp. 1–6, 2021.
[9] D.  Reven  and  A.  T.  Ferdinand,  “Analisis  Pengaruh  Desain  Produk,  Kualitas  Produk,  Harga  Kompetitif,  Dan  Citra  Merek Terhadap Keputusan Pembelian (Studi Pada Pelanggan Nesty Collection Jakarta),” Diponegoro Journal of Management , vol. 6, no. 3, pp. 152–164, 2017.
[10]  S. Sengupta, V. Jayaram, B. Curless, S. M. Seitz, and I. Kemelmacher-Shlizerman, “Background matting: The world is your green screen,” in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 2020, pp. 2291–2300.
[11]  S. Sundari, E. P. Mardiana, and E. Prabowo, “Implementasi Metode Chroma Key Pada Animasi 3D Prosedur Penyelamatan Diri Dari Kapal Tenggelam,” Query: Journal of Information Systems , vol. 3, no. 1, 2019.
[12]  J. B. Xiahou, X. N. Deng, Q. Q. Wei, and X. W. Liu, “Real-Time Video Matting Algorithm Based on Chroma Key,” in Advanced Materials Research , 2014, vol. 926, pp. 3161–3164.
[13]  W. Wang and J. Zhao, “Robust image chroma-keying: a quadmap approach based on global sampling and local affinity,” IEEE Transactions on Broadcasting , vol. 61, no. 3, pp. 356–366, 2015.
[14]  M. R. Hassan, R. R. Ema, and T. Islam, “Color image segmentation using automated K-means clustering with RGB and HSV color spaces,” Global Journal of Computer Science and Technology , 2017.
[15]  G. Saravanan, G. Yamuna, and S. Nandhini, “Real time implementation of RGB to HSV/HSI/HSL and its reverse color space models,” in 2016 International Conference on Communication and Signal Processing (ICCSP) , 2016, pp. 462–466.
[16]  E. Dougherty, Mathematical morphology in image processing , vol. 1. CRC press, 2018.
[17]  S. Rahman, Belajar Teknik Pengolahan Citra dengan Mudah . Yogyakarta: Deepublish, 2018.
[18]  J. Serra, “Mathematical morphology,” in Encyclopedia of Mathematical Geosciences , Springer, 2022, pp. 1–16.