PENDETEKSI WARNA MENGGUNAKAN OPENCV DI VSCODE

•  Pengertian

Deteksi warna adalah mengenali objek berdasarkan warna tertentu pada sebuah gambar atau video.

• Library yang digunakan 

1. OpenCV (cv2)

           Digunakan untuk : 

            a. Mengolah gambar dan video 

            b. Mengakses kamera 

            c. Melakukan deteksi dan analisis objek

       2. Numpy

            

Digunakan untuk :

a. Mengelola data dalam bentuk array (kumpulan data yang disimpan dalam satu variabel. Anggap saja kotak yang isinya banyak angka)

b. Menyimpan nilai batas bawah dan batas atas warna    

• Konsep warna (Color Space)

a. BGR

    BGR  ini terdiri dari Blue, Green, Red. Pada smartphone, laptop, tablet yang kamu pegang saat ini sebenarnya terdiri warna biru, hijau dan merah yang akhirnya disatukan dan menghasilkan satu warna. Namun, BGR ini kurang cocok digunakan untuk mendeteksi warna, karena BGR ini sensitif cahaya.

b. HSV (Hue, Saturation, Value)

  HSV lebih sering digunakan dalam deteksi warna karena lebih stabil terhadap perubahan cahaya dibandingkan BGR. HSV terdiri dari:

     a. Hue: jenis warna

     b. Saturation: tingkat kejenuhan warna

     c. Value: tingkat kecerahan. 0 artinya Hitam.

• Konsep konversi Warna

                Gambar atau video yang ditangkap oleh webcam awalnya memakai BGR, lalu mengubahnya ke HSV dengan memisahkan warna tertentu dari gambar atau video dan mengubah piksel yang sesuai rentang warna menjadi putih, apabila terdapat piksel di luar rentang warna maka akan menjadi hitam. 

• Alur Kerja

            1. Membuka webcam

            2. Menganalisa warna objek 

            3. warna objek BGR diubah ke HSV

            4. Menampilkan hasil dengan HSV

• Langkah Percobaan

1. Buatlah folder terlebih dahulu di File Explorer untuk meletakkan projek kalian.

2. Buka VSCode dan save, namai file tersebut, pilih python pada save as type, dan letakkan file projek kalian ke folder yang kalian buat tadi. 

3. Pastikan python kalian versi 3.10 karena mediapipe paling stabil di python versi 3.10.

4. Buka terminal di VSCode, jika belum masuk folder yang sudah kita buat, maka ketik perintah cd "C:nama folder kalian"

Jika kalian malas mengetik manual folder kalian, cukup klik folder di File Explorer, klik kanan pada touchpad, klik copy as path. 

Setelah itu, paste ke terminal.

5. Ketik kode programnya untuk akses membuka webcam.

6. Kita kembali ke terminal dan ketik perintah pip install opencv-python untuk menginstall opencv dan tunggu hingga prosesnya selesai.

7.  Jika sudah, ketik perintah pip install mediapipe. Mediapipe ini merupakan library dari Google untuk deteksi berbasis AI. Mediapipe digunakan untuk deteksi tangan (hand tracking), deteksi pose tubuh, deteksi wajah, landmark tracking ecara real-time.

8. Setelah itu, kita kembali ketik script kode codingan 

Setelah itu, ketik perintah di terminal pip install numpy. Numpy ini merupakan library untuk komputasi numerik di python. Numpy biasanya digunakan untuk memngolah data dalam bentuk array, perhitungan cepat dan efisien, menyimpan dan memanipulasi data gambar atau video.

9. Selanjutnya, ketik perintah python -m venv venv. venv ini digunakan untuk membuat virtual environment pada python. venv ini juga digunakan untuk mengisolasi library, menghindari konflik versi, menjaga python sistem tetap bersih. 

10. Setalah install venv, kita akan mengaktifkan fungsi venv ini dengan ketik perintah .\venv\Scripts\Activate, hingga keluar (venv) seperti gambar dibawah ini.

11. Ketik perintah dir untuk melihat repositor untuk memastikan venv berada dalam 1 folder.

nah disini venv sudah ada di folder.

12. Menentukkan rentang warna terlebih dahulu untuk mendeteksi warna yang akan kita setting. Disini saya ingin mendeteksi warna biru, jadi saya memakai rentang 85-135. 

13. Ukur Hue, Saturation dan Value. untuk Value 0 artinya Hitam, ±20 artinya Sangat Gelap, 255 artinya Sangat Terang.

Bagian bawah yang ditandai merupakan rentang warna (hue)

Bagian kiri yang ditandai merupakan rentang saturasi

Jika sudah menentukan rentang yang akan dipilih, tulis ke codenya

14. Script dibawah ini untuk mengakses webcam supaya dibuka.

15. Lakukan looping. Kode ini digunakan untuk mengambil satu frame gambar dari webcam, di mana succes menandakan berhasil atau tidaknya pengambilan gambar dan img berisi hasil tangkapan kamera.

16. Kode ini berfungsi untuk mengubah citra dari format BGR ke HSV, lalu menyaring warna dari kamera berdasarkan rentang HSV yang telah ditentukan lalu diubah ke mask warna (Hitam Putih).

17. Baris kode dibawah ini digunakan untuk menampilkan hasil mask dan menampilkan tampilan webcam asli pada dua jendela yang berbeda.

18. Kode dibawah ini berfungsi untuk memberi waktu sebentar agar layar bisa memperbarui tampilan sehingga video dapat berjalan dengan lancar. Apa jadinya apabila kita tidak memakai kode ini? jendela OpenCV tidak akan tampil atau tidak responsif, sehingga video tidak bisa diperbarui dan terlihat macet, bahkan jendelanya saja yang terbuka namun kameranya tidak bisa alias jendela dengan warna hitam.

19. Berikut tampilan full script.

20. Selanjutnya jalankan program dengan ketik perintah python "namafilekamu.py" di terminal. 

21. Tunggu sampai kamera on dan keluar.

22. Apabila ingin meng-off-kan kamera. klik keyboard kamu Ctrl C maka kamera dan program deteksi warna kamu mati.

• Berikut hasilnya...

Ini hasil pendeteksi warna biru

ini hasil pendeteksi warna kuning dan orange.

TERIMA KASIH

SEMOGA ILMU YANG KITA PELAJARI SAMA SAMA BISA BERMANFAAT

 

Hand Gesture Python

1.  Saya memakai python dengan versi 3.10.0
2. Buka VS Code lalu klik open folder, buatlalh folder terlebih dahulu. 
3. Lalu New File, berilah nama pada file tersebut "main.py" 
   
4. 
   
5. Berikut kode programnya:

   

       

   

   

   

   

    
6. Ketik perintah pip install opencv-python tunggu prosesnya
7. Ketik perintah pip install mediapipe
8. Run pada biasa, lalu pada terminal kita ketik prompt python main.py . main.py ini adalah nama file yang sudah kamu berikan.
9. Kamera akan terbuka dan coba praktik.
10. Berikut hasilnya

    
    

TERIMA KASIH

SEMOGA ILMU YANG KITA PELAJARI SAMA SAMA BISA BERMANFAAT

Memblokir situs menggunakan proxy squid

Pengertian

Blokir situs menggunakan Proxy Squid adalah proses membatasi atau melarang akses ke website tertentu dengan memanfaatkan aturan (ACL – Access Control List) pada Squid Proxy Server. ACL (Access Control List) ini merupakan daftar aturan yang digunakan untuk mengatur siapa yang boleh dan tidak boleh mengakses suatu layanan atau sumber daya.

Jadi artinya setiap kali user mengakses internet, permintaan tidak langsung ke website tujuan, tetapi melewati Squid terlebih dahulu. Squid kemudian mengecek aturan yang telah dibuat. Jika website termasuk dalam daftar yang diblokir, maka akses akan ditolak.

Fungsi Proxy Squid dalam Pemblokiran

1. Pengontrol akses internet
2. Penyaring website
3. Pengambil keputusan apakah suatu situs boleh diakses atau tidak

Cara Kerja Blokir Situs Secara Singkat

1. Client membuka sebuah website
2. Permintaan akses dikirim ke Proxy Squid
3. Squid membaca ACL (aturan akses)
4. Jika website masuk daftar blokir maka akses ditolak
5. Jika tidak masuk dalam daftar blokir maka website tersebut bisa diakses

Dasar Pemblokiran (ACL)

1. Pemblokiran situs pada Squid dapat dilakukan berdasarkan:
2. Nama domain (contoh: media sosial)
3. URL tertentu
4. Alamat IP
5. Waktu akses (jam tertentu)
6. User atau kelompok user

Tujuan Blokir Situs

1. Mengontrol penggunaan internet
2. Meningkatkan fokus belajar atau kerja
3. Menghemat bandwidth jaringan
4. Mencegah akses ke konten negatif
5. Menegakkan kebijakan jaringan

Dampak Situs Diblokir

1. Website tidak bisa dibuka
2. Muncul pesan Access Denied
3. Browser menampilkan halaman error dari Squid

Berikut Hasilnya

Video Langkah - Langkah

https://youtu.be/S3MzFzejWAw?si=abZlOEIbO97S9vSo