SimpleCV merupakan sebuah framework berbasis open source yang digunakan untuk membangun aplikasi berbentuk computer vision [15]. Dengan
menggunkannya memungkinkan kita untuk mengakses beberapa fungsi tertentu yang terdapat pada library computer vision seperti halnya yang terdapat pada
OpenCV yang dijalankan pada bahasa pemrograman Python. Tanpa perlu belajar terlebih dahulu mengenai bit depths, file formats, color spaces, buffer
management, eigenvalues, atau matrix versus bitmap storage kita sudah bisa dan
mudah untuk membuat aplikasi tersebut. Hal ini yang membuatnya menjadi lebih popular dibandingkan framework computer vision lainnya. SimpleCV adalah
kumpulan dari banyak library dan software yang dapat digunakan untuk membangun aplikasi vision. SimpleCV juga memperbolehkan kita bekerja secara
streaming gambar atau video yang diperoleh dari kamera webcam, Kinects,
FireWire, dan IP kamera atau mobile phones. Hal inilah yang membantu kita
membangun software untuk membuat variasi teknologi yang berbeda yang tidak hanya dilihat oleh dunia tetapi juga dapat dimengerti dan dipahami. SimpleCV
yang ditulis pada bahasa pemrograman Python dan gratis untuk digunakan menjadi kelebihan yang luar biasa dan dapat dijalankan pada Mac, Windows, dan
Ubuntu Linux, dan lisensinya berada dibawah naungan BSD license.
2.8 Konsep Dasar Pengolahan Citra Digital
Citra digital adalah sebuah fungsi 2D, fx,y, yang merupakan fungsi intensitas cahaya, dimana nilai x dan y merupakan koordinat spasial dan nilai
fungsi di setiap titik x,y merupakan tingkat keabuan citra pada titik tersebut. Citra digital dinyatakan dengan sebuah matriks dimana baris dan kolomnya
menyatakan suatu titik pada citra tersebut dan elemen matriksnya yang disebut sebagai elemen gambar atau pixel menyatakan tingkat keabuan pada titik
tersebut. Matriks dari citra digital berukuran NxM tinggi x lebar [16], dimana: N = jumlah baris 0 y
≤ N – 1 M = jumlah kolom 0
≤ x ≤ M – 1 L = derajat keabuan 0
≤ fx,y ≤ L – 1 Pixel
adalah dasar membangun blok-blok untuk sebuah gambar digital. Sebuah pixel dapat dikatakan warna atau nilai-nilai kecerahan menempati wilayah
spesifik pada sebuah gambar. Kamu dapat berpikiran tentang sebuah gambar sebgai sebuah big grid, dengan tiap kotak pada tiap grid yang mengandung satu
warna atau pixel. Grid ini terkadang disebut sebagai sebuah bitmap. Sebuah gambar dengan resolusi 1024 x 768 merupakan sebuah grid dengan 1024 kolom
dan 768 baris, yang mengandung 1024768 = 786,432 pixel. Ketahuilah bagaimana banyak pixel yang berada pada sebuah gambar tidak dapat
menjelasakan kepada kita gambaran dimensi fisk dari gambar tersebut, meskipun begitu sebuah pixel bukan patokan unit dari ukurannya. Hal tersebut mengatakan,
1 pixel tidak sama dengan 1 milimeter, 1 micrometer, atau 1 nanometer. Meskipun, betapa besar sebuah pixel akan bergantung pada pixel per inchi ppi
yang menmpengaruhi ukuran file dari gambar tersebut. Gambar 2.15 menunjukkan pixel dan koordinat pada sebuah gambar. Dimana indeks baris x
dan indeks kolom y menyatakan suatu koordinat titik pada gambar tersebut, sedangkan fx,y merupakan intensitas derajat keabuan pada titik x,y [15].
Gambar 2.15
Pixel dan Koordinat pada sebuah gambar. Tiap pixel dipresentasikan oleh sebuah angka atau sebuah jumlah angka
dan cakupan rentang dari tiap angka-angka ini disebut color depth atau bit depth. Dengan kata lain, color depth tersebut diindikasikan sebagai nilai maximum dari
potensial warna yang akan digunakan pada sebuah gambar. Senilai 8-bit color depth
mengunakan nilai angka antara 0-233 atau 8-bit adalah 1 byte untuk tiap warna kanal pada sebuah pixel. Ini berarti 1024 x 78 gambar dengan sebuah kanal
tunggal hitam dan putih 8-bit color depth akan menciptakan sebuah gambar dengan ukuran 768 kB. Banyak gambar dewasa ini menggunakan 24-bit color
maupu lebih tinggi lagi, hal ini diikutkan dengan 3 nilai 0-255 setiap kanalnya. Hal ini akan meningkatkan ukuran dari data pada warna tersebut yang mana tiap
pixel mengartikan 1024 x 768 gambar yang akan berukuran 2.25 MB. Sebagai
hasil dari substantial memory yang diperlukan, banyak gambar file format tidak menyimpan pixel-by-pixel informasi warnanya. File gambar seperti GIF, PNG,
dan JPEG menggunakan perbedaan forms of compression guna menefisienkan gambar yang dipresentasikan.
Banyak pixel datang dari 2 jenis, yaitu : grayscale dan berwarna. Pada sebuah gambar grayscale, tiap pixel hanya memiliki sebuah nilai tunggal yang
direpresentasikan dengan nilai kecerahan, dengan 0 sebagai hitam dan 255 sebgai putih. Banyak pixel berwarna mamiliki 3 nilai yang dipresentasikan menjadi
merah, hijau, dan biru RGB. Banyak jenis file gambar dengan format lain tetapi merepresentasikan hal yang sama, tetapi RGB merupakan format yang lebih
popular. Ketiga warna tersebut merepresentasikan oleh 1 byte, atau senilai 0 sampai 255, yang mengindikasikan ukuran dari setiap warna yang terkandung.
Hal inilah yang umumnya mengkombinasikan kedalam sebuah RGB triplet pada sebuah format merah, hijau, biru. Sebagai contoh 125, 0, 125 mengartikan
bahwa pixel tesebut memiliki beberapa warna merah, tanpa hijaum dan beberapa biru, yang merepresentasikan sebuah warna shade of purple. Beberapa contoh
dasar dari warna tersebut adalah [15]: 1. Red : 255, 0, 0
2. Green : 0, 255, 0 3. Blue : 0, 0, 255
4. Yellow : 255,255,0 5. Brown : 165, 42, 42
6. Orange : 255, 165, 0 7. Black : 0, 0, 0
8. White : 255, 255, 255
BAB III PERANCANGAN DAN PENGUJIAN SISTEM
3.1 Perancangan Sistem Telemetri dengan Radio 433 MHz
