## DETEKSI OBJEK BERWARNA REAL TIME BERDASARKAN VISUALISASI WEBCAM
1 Dessy Ana Laila Sari, 2 Adi Mulyadi, 3 Adi Pratama, 4 Rezki Nalandari
1 Teknik Elektro, Universitas PGRI Banyuwangi, Banyuwangi
2 Teknik Elektro, Universitas PGRI Banyuwangi, Banyuwangi
3 Teknik Mesin, Universitas PGRI Banyuwangi, Banyuwangi
4 Teknik Elektro, Universitas PGRI Banyuwangi, Banyuwangi
1 dessynaa1995@gmail.com 2 adimulyadi.mt@gmail.com , 3 tama.adie@unibabwi.ac.id , 4 rezkinalandari@unibabwi.ac.id
Abstract  –  Color  detection  used  as  one  of  many  methods  for object tracking. Color detection can be used as object classifier in robotic or any major projects. This paper explained detection of primary color using webcam camera built in laptop. Initialization of  HSV  3  variable  plays  major  importance,  so  each  object  color can be defined. From this experiment, there are some non object color  detected  because  of the real-time side  of this system which means we can add machine learning or stabilizer feature for this system to works better
Keywords — Color Detection, Primary Color, HSV, Real-time
Abstrak —Deteksi  warna  merupakan  salah  satu  metode  yang dapat digunakan untuk tracking objek maupun klasifikasi benda dalam  robotic  dan  aplikasi  lainnya.  Dalam  paper  ini  dibahas mengenai  deteksi  warna  primer  dengan  memanfaatkan  webcam yang  terdapat  pada  laptop.  Inisialisasi  awal  variable  HSV amatlah  penting  untuk  menentukan  warna  yang  diinginkan. Berdasarkan  variable  warna  dapat  didefinisikan  dan  dilakukan deteksi  lebih  lanjut.  Dari  hasil  percobaan,  terdapat  non  objek yang  tedeteksi  akibat  system  yang  bersifat real-time sehingga diperlukan  tambahan machine  learning sebagai  penstabil  data yang ditangkap kamera.
Kata Kunci—Deteksi Warna, Warna Primer, HSV, Real-time

## I. Pendahuluan
Sebagai  salah  satu  objek  penting  dalam  visualisasi computer,  pelacakan  objek  atau object  detection mampu memberikan  informasi  penting  dalam  pemahaman  sematik pada  data  berbentuk  gambar  maupun  video,  dan  ini berhubungan  langsung  dengan  banyak  aplikasi,  termasuk klasifikasi image [1][2].  Salah  satu  metode  yang  dapat dilakukan  untuk  melacak  objek  yaitu  dengan  memanfaatkan deteksi  warna  RGB  sebagai  dasar  dalam  mencari  objek tertentu.    Penggunaan  RGB  sendiri  dilakukan  karena  sifatnya yang  merupakan  warna  dasar  dan  keseringan  penggunaan RGB sebagai warna objek [3].

## II. Metode Penelitian
A. Model Warna RGB
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, RGB merupakan  warna  dasar  yang  dimodelkan  menjadi  3  warna:
Merah ( red ); Hijau ( green ) dan Biru ( blue ) [4]. 3 warna dalam RGB  ini  dapat  disebut  sebagai  warna  primer,  dimana  apabila digabungkan  akan  membentuk  warna  lain.  Warna  RGB  ini merupakan  visualisai  warna  seperti  pada  mata  manusia. Sehingga objek didefinisikan sebagai persentase kandungan 3 warna  primer[3].  Dalam  komputasi  deklarasi  warna  ini  dapat dituliskan  menjadi  bentuk array (merah,hijau,biru),  dengan nilai dalam rentang 0 hingga 255.

## B. Model Warna HSV
Model warna HSV terdiri dari 3 komponen yaitu Hue atau warna dominan yang dilihat oleh manusia, Saturate atau besar warna putih dalam Hue dan Value atau nilai keterangan atau intensitas dari warna [5]. Seperti pada RGB, 3 komponen pada HSV dapat dinyatakan dalam array dengan rentang nilai dari 0 hingga 255
C. Visualisasi Video Webcam Webcam merupakan  suatu  device  yang  berbentuk  kamera yang  berfungsi  untuk  mengambil  citra  gambar  maupun  video baik  dan  mampu  diaplikasikan  secara Real-Time [6]. Pengambilan  video  yang  dilakukan  menggunakan built-in webcam yang terdapat pada laptop user.
Gambar 1. Segmentasi model warna RGB

## D. Spesifikasi Hardware
Adapun hardware yang digunakan adalah laptop Thinkpad x230 modifikasi dengan spesifikasi antara lain.
Tabel 1. Spesifikasi Hardware Processor Intel(R)  Core(TM)  i5-3320M  CPU  @ 2.60GHz   2.60 GHz RAM 4 GB SSD 256 GB Windows Windows 10

## E. Sistem Deteksi Warna dengan Python dan OpenCV
Adapun  alur  pelaksanaan  deteksi  warna  dalam  program yang di desain, dapat dilihat dari flowchart di bawah ini.
Input  video  yang  di- capture oleh  webcam  melalui  proses pengambilan  terus  menerus  dan  deteksipun  juga  dilakukan selama  program  dijalankan.  Nilai  HSV  yang  diberikan,  di- inisialisasi  terlebih  dahulu.  Nilai  inisialisasi  dapat  di  liat dari tabel di bawah ini.
Tabel 2. Range HSV Inisialisasi
Pada  proses  inisialisai,  diberikan range atas  dan  bawah untuk  masing-masing  warna. Range ini  menandakan  besar variable HSV untuk warna yang digunakan dalam program yaitu merah, biru dan hijau.

## III. Hasil dan Pembahasan
Pengujian  dilakukan  dengan  memberikan  3  objek  ukuran homogen  dengan  warna  yang  berbeda  yaitu  merah,  hijau  dan biru. Background dari  objek  juga  dilakukan  pengujian tersendiri untuk mengetahui apakah system mampu mendeteksi  warna  pada background homogen  maupun background beragam.

## A. Uji Coba Deteksi Warna Tunggal
Sebelum dilakukan uji coba deteksi, setiap proses pengolahan video diuji dengan menggunakan warna tunggal.
Berdasarkan  pengujian  warna  tunggal, system mampu melakukan  deteksi  warna  yang  diinginkan  walaupun  titik centroid (pusat)  cenderung  berubah-ubarh  karena  proses deteksi  yang  bersifat real-time sehingga  pengambilan  video cenderung kurang stabil dan berubah- ubah,
Color Upper HSV Lower HSV Red [136, 87, 111] [180, 255, 255] Green [25, 52, 72] [102, 255,255] Blue [94, 80, 2] [120, 255, 255] Gambar 2. Segmentasi model warna HSV
Gambar 3. Flowchart program deteksi warna
Gambar 4. Pengujian Deteksi Warna Tunggal Merah 
Selain akibat pengambilan data yang terus menerus, titik centroid  juga  dipengaruhi  oleh  deteksi  warna  yang  terbaca, keadaan  ini  dapat  dilihat  dari  proses masking warna  yang dilakukan.
Seperti  pada  Gambar  5  diatas,  pada  area  tengah  objek warna kurang terdeteksi sehingga pengambilan area contour hanya  terpusat  pada  area  yang  berwarna  paling  putih  yang digambarkan dengan garis orange.
B. Hasil Deteksi Warna Tunggal dengan Variasi Background
Dilakukan pengambilan data dengan 2 variasi background,  yaitu  background  warna  homogen  (sejenis) warna coklat dan background beragam.
Tabel 3. Deteksi Warna Tunggal Merah dengan Variasi Latar Warna Merah Terlacak ?
Keterangan Latar Homogen (Cokelat) Ya Titik centroid berubah-ubah Latar Beragam Ya Terdapat non objek yang terdeteksi
Terdapat  benda  selain  objek  yang  ikut  terdeteksi  saat dilakukan  percobaan  dengan  latar  yang  beragam.  Hal  ini disebabkan oleh objek latar mengandung warna yang masuk ke  dalam  range  HSV  inisialisai  sehingga  benda  non  objek ikut terdeteksi.
Tabel 4. Deteksi Warna Tunggal Biru dengan Variasi Latar
Pada uji coba warna biru,  warna  yang terdeteksi cenderung ke  warna  biru  gelap,  sehingga  pada  objek  yang  berwarna biru  muda  /  warna  langit,  warna  justru  terdeteksi  ke  warna hijau
Tabel 5. Deteksi Warna Tunggal Hijau dengan Variasi Latar
Percobaan  deteksi  warna  hijau  dengan  latar  beragam terdapat  banyak  non  objek  yang  ikut  terdeteksi  ini dipengaruhi oleh latar yang banyak mengandung non objek dengan  warna  menyerupai  hijau.  Selain  itu,  saat  diuji dengan  objek  warna  lain,  warna  biru  muda  ikut  terdeteksi akibat range warna biru lebih menangkap warna yang gelap.

## C. Hasil Deteksi Multi-color Real Time
Pada  percobaan running 3  warna  sekaligus,  semua  warna dapat  terdeteksi  dengan  baik  dengan  tambahan  non  objek yang  terdeteksi  akibat  latar  dan  pecahayaan  sehingga membuat kamera mendeteksi range warna seperti inisialisai sebelum  proses  deteksi.  Hasil  deteksi  pada  system  Multi- Color dapat dilihat pada gambar di bawah.
Warna Biru Terlacak ? Keterangan Latar Homogen (Cokelat) Ya Titik centroid berubah- ubah Latar Beragam Ya Terdapat non objek yang terdeteksi Warna Hijau Terlacak ? Keterangan Latar Homogen (Cokelat) Ya Titik centroid berubah- ubah Latar Beragam Ya Banyak non objek yang terdeteksi
Gambar 5. Masking Warna Merah
Gambar 6. Deteksi Warna Hijau pada Objek Biru dengan Latar Beragam
Gambar 7. Deteksi Multi-Color
Pada hasil deteksi, warna hijau justru tidak terdeteksi hal ini  disebabkan  oleh  waktu  pengambilan  data  yang  berbeda sehingga  intensitas  cahaya  di  dalam  ruangan  juga  ikut berbeda.  Selain  itu,  karena  warna  hijau  yang  digunakan cenderung  mendekati  warna  biru,  terdapat  kemungkinan untuk warna hijau tersebut dibaca sebagai warna biru.
Proses masking dalam  deteksi multi-color object juga menunjukkan bahwa warna hijau tidak terdeteksi. Selain itu karena  intensitas  cahaya  yang  berubah,  area  yang  di- masking menjadi  berubah  dan  mempengaruhi  besar  area yang  di  beri  garis  dan  penentuan  titik  centroid  yang melenceng.

## IV. Kesimpulan
Kesimpulan dari hasil penelitian dijelaskan pada bagian ini
1. Dengan  menggunakan  range  inisialisasi  warna, didapatkan system deteksi warna yang cukup baik
2. Peredaan  intensitas  cahaya  ruang  saat  melakukan deteksi amatlah crucial
3. Karena  system  bersifat real-time maka  selalu terjadi  perubahan  pola  dan  besar  area contour warna  yang  didapat,  sehingga  perlu  ditambahkan metode machine learning lainnya untuk  mengatasi hal ini

## V. Daftar Pustaka
[1] Y.  Jia,  E.  Shelhamer,  J.  Donahue,  S.  Karayev,  J. Long, R. Girshick, S. Guadarrama, and T. Darrell, “Caffe:  Convolutional  architecture  for  fast  feature embedding,” in ACM MM, 2014.
[2] A.  Krizhevsky,  I.  Sutskever,  and  G.  E.  Hinton, “Imagenet  classification  with  deep  convolutional neural networks,” in NIPS, 2012.
[3] D.  A.  Prabowo  and  D.  Abdullah,  “Deteksi  dan
Perhitungan Objek Berdasarkan Warna Menggunakan Color Object Tracking,”
Pseudocode ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  85–91,  2018,  doi:
10.33369/pseudocode.5.2.85-91.
[4] Hestiningsih,  Idhawati,  “Pengolahan  Citra”  , Teknik A.Informatika. 2008
[5] D.  Hema  and  D.  S.  Kannan,  “Interactive  Color Image Segmentation using HSV Color Space,” Sci. Technol. J. , vol. 7, no. 1, pp. 37–41, 2019
[6] Kartika  Firdausy,  Selamat  Riyadi,  Tole  Sutikno, Muchlas,  “Aplikasi  Webcam  Untuk  Sistem Pemantauan  Ruang  Berbasis  Web”    Jurnal TELKOMNIKA Vol 6 No.1 2008
Gambar 8. Masking pada sistem deteksi multi-color