Teknik Segmentasi Gambar [Implementasi Langkah Demi Langkah]

Apa yang Anda lihat pertama kali saat melihat selfie Anda? Wajahmu, kan? Anda dapat melihat wajah Anda karena otak Anda mampu mengidentifikasi wajah Anda dan memisahkannya dari sisa gambar (latar belakang).

Sekarang, jika Anda ingin komputer Anda mengenali wajah Anda saat selfie, apakah ia bisa melakukannya?

Ya, asalkan bisa melakukan segmentasi citra.

Dalam artikel hari ini, kita akan membahas segmentasi gambar dan semua aspek utamanya termasuk berbagai teknik segmentasi gambar yang dapat Anda gunakan. Namun, ini adalah bacaan yang panjang jadi kami sarankan untuk mem-bookmark artikel ini sehingga Anda dapat kembali lagi nanti.

Sebelum kita mulai membahas berbagai teknik segmentasi dalam pengolahan citra, pertama-tama kita harus memahami, “Apa itu segmentasi citra?”

Apa itu Segmentasi Gambar?

Segmentasi citra adalah cabang dari pemrosesan citra digital yang berfokus pada mempartisi citra menjadi bagian-bagian yang berbeda sesuai dengan fitur dan propertinya. Tujuan utama dari segmentasi citra adalah untuk menyederhanakan citra agar lebih mudah dianalisis. Dalam segmentasi gambar, Anda membagi gambar menjadi berbagai bagian yang memiliki atribut serupa. Bagian di mana Anda membagi gambar disebut Objek Gambar.

Ini adalah langkah pertama untuk analisis citra. Tanpa melakukan segmentasi gambar, melakukan implementasi visi komputer hampir tidak mungkin bagi Anda.

Dengan menggunakan teknik segmentasi gambar, Anda dapat membagi dan mengelompokkan piksel tertentu dari suatu gambar, menetapkan label, dan mengklasifikasikan piksel lebih lanjut menurut label ini. Anda dapat menggambar garis, menentukan batas, dan memisahkan objek tertentu (komponen penting) dalam gambar dari objek lainnya (komponen tidak penting).

Dalam pembelajaran mesin, Anda dapat menggunakan label yang Anda buat dari segmentasi gambar untuk pelatihan yang diawasi dan tidak diawasi. Ini akan memungkinkan Anda untuk memecahkan banyak masalah bisnis.

Sebuah contoh akan lebih baik untuk memahami cara kerja segmentasi gambar.

Lihatlah gambar berikut.

Sumber

Di sini, Anda bisa melihat kursi yang diletakkan di tengah jalan. Dengan menggunakan segmentasi gambar, Anda dapat memisahkan kursi dari gambar. Selain itu, Anda dapat menggunakan berbagai teknik segmentasi gambar untuk mendapatkan hasil yang berbeda. Misalnya, jika Anda ingin menggunakan gambar yang memiliki banyak kursi, Anda harus menggunakan segmentasi semantik.

Di sisi lain, jika Anda ingin mengidentifikasi setiap kursi yang ada dalam gambar seperti berikut, Anda harus menggunakan segmentasi instan:

Sumber

Mengapa Segmentasi Gambar Diperlukan?

Segmentasi gambar adalah aspek besar dari visi komputer dan memiliki banyak aplikasi di berbagai industri. Beberapa area penting di mana segmentasi gambar banyak digunakan adalah:

1. Pengenalan Wajah

Teknologi pengenalan wajah yang ada di iPhone Anda dan sistem keamanan canggih menggunakan segmentasi gambar untuk mengidentifikasi wajah Anda. Itu harus dapat mengidentifikasi fitur unik wajah Anda sehingga pihak yang tidak diinginkan tidak dapat mengakses ponsel atau sistem Anda.

2. Identifikasi Plat Nomor

Banyak lampu lalu lintas dan kamera menggunakan identifikasi plat nomor untuk membebankan denda dan membantu pencarian. Teknologi identifikasi plat nomor memungkinkan sistem lalu lintas untuk mengenali mobil dan mendapatkan informasi terkait kepemilikannya. Ini menggunakan segmentasi gambar untuk memisahkan pelat nomor dan informasinya dari objek lain yang ada dalam penglihatannya. Teknologi ini telah sangat menyederhanakan proses denda bagi pemerintah.

3. Pencarian Berbasis Gambar

Google dan mesin pencari lainnya yang menawarkan fasilitas pencarian berbasis gambar menggunakan teknik segmentasi gambar untuk mengidentifikasi objek yang ada dalam gambar Anda dan membandingkan temuan mereka dengan gambar relevan yang mereka temukan untuk memberikan hasil pencarian kepada Anda.

4. Pencitraan Medis

Di sektor medis, kami menggunakan segmentasi gambar untuk menemukan dan mengidentifikasi sel kanker, mengukur volume jaringan, menjalankan simulasi operasi virtual, dan melakukan navigasi intra-bedah. Segmentasi citra memiliki banyak aplikasi di bidang medis. Ini membantu dalam mengidentifikasi area yang terkena dampak dan merencanakan perawatan untuk hal yang sama.

Terlepas dari aplikasi ini, segmentasi gambar memiliki kegunaan di bidang manufaktur, pertanian, keamanan, dan banyak sektor lainnya. Seiring dengan semakin majunya teknologi visi komputer, penggunaan teknik segmentasi gambar akan meningkat.

Misalnya, beberapa produsen telah mulai menggunakan teknik segmentasi gambar untuk menemukan produk yang salah. Di sini, algoritme hanya akan menangkap komponen yang diperlukan dari gambar objek dan mengklasifikasikannya sebagai rusak atau optimal. Sistem ini mengurangi risiko kesalahan manusia dan membuat proses pengujian lebih efisien untuk organisasi.

Implementasi umum dari klasifikasi gambar ada di Python, C, C++, dan Matlab.

Apa saja jenis-jenis Segmentasi Gambar?

Segmentasi citra adalah topik yang sangat luas dan memiliki cara yang berbeda dalam prosesnya. Kita dapat mengklasifikasikan segmentasi citra menurut parameter berikut:

1. Klasifikasi Berbasis Pendekatan

Dalam pengertian yang paling mendasar, segmentasi citra adalah identifikasi objek. Suatu algoritma tidak dapat mengklasifikasikan komponen yang berbeda tanpa mengidentifikasi objek terlebih dahulu. Dari implementasi yang sederhana hingga yang rumit, semua segmentasi gambar bekerja berdasarkan identifikasi objek.

Jadi, kita dapat mengklasifikasikan metode segmentasi citra berdasarkan cara algoritma mengidentifikasi objek, yang berarti, mengumpulkan piksel yang sama dan memisahkannya dari piksel yang berbeda. Ada dua pendekatan untuk melakukan tugas ini:

Pendekatan Berbasis Wilayah (Mendeteksi Kesamaan)

Dalam metode ini, Anda mendeteksi piksel serupa pada gambar sesuai dengan ambang batas yang dipilih, penggabungan wilayah, penyebaran wilayah, dan pertumbuhan wilayah. Pengelompokan dan algoritma pembelajaran mesin serupa menggunakan metode ini untuk mendeteksi fitur dan atribut yang tidak diketahui. Algoritma klasifikasi mengikuti pendekatan ini untuk mendeteksi fitur dan memisahkan segmen gambar menurut mereka.

Pendekatan Berbasis Batas (Mendeteksi Diskontinuitas)

Pendekatan berbasis batas adalah kebalikan dari pendekatan berbasis wilayah untuk identifikasi objek. Tidak seperti deteksi berbasis wilayah, di mana Anda menemukan piksel yang memiliki fitur serupa, Anda menemukan piksel yang berbeda satu sama lain dalam pendekatan berbasis batas. Deteksi Titik, Deteksi Tepi, Deteksi Garis, dan algoritme serupa mengikuti metode ini di mana mereka mendeteksi tepi piksel yang berbeda dan memisahkannya dari sisa gambar yang sesuai.

2. Klasifikasi Berbasis Teknik

Kedua pendekatan tersebut memiliki teknik segmentasi citra yang berbeda. Kami menggunakan teknik ini sesuai dengan jenis gambar yang ingin kami proses dan analisis dan jenis hasil yang ingin kami peroleh darinya.

Berdasarkan parameter ini, kami dapat membagi algoritma segmentasi gambar ke dalam kategori berikut:

Teknik Struktural

Algoritme ini mengharuskan Anda memiliki data struktural dari gambar yang Anda gunakan. Ini termasuk piksel, distribusi, histogram, kerapatan piksel, distribusi warna, dan informasi relevan lainnya. Kemudian, Anda harus memiliki data struktural di wilayah yang harus Anda pisahkan dari gambar.

Anda akan memerlukan informasi itu sehingga algoritme Anda dapat mengidentifikasi wilayah tersebut. Algoritme yang kami gunakan untuk implementasi ini mengikuti pendekatan berbasis wilayah.

Teknik Stokastik

Algoritme ini memerlukan informasi tentang nilai piksel diskrit gambar, alih-alih struktur bagian gambar yang diperlukan. Karena itu, mereka tidak memerlukan banyak informasi untuk melakukan segmentasi gambar dan berguna ketika Anda harus bekerja dengan banyak gambar. Algoritma pembelajaran mesin seperti K-means clustering dan algoritma ANN termasuk dalam kategori ini.

Teknik Hibrida

Seperti yang bisa Anda tebak dari namanya, algoritma ini menggunakan metode stokastik dan struktural. Ini berarti mereka menggunakan informasi struktural dari wilayah yang diperlukan dan informasi piksel diskrit dari seluruh gambar untuk melakukan segmentasi gambar.

Apa saja Jenis Teknik Segmentasi Gambar yang Berbeda?

Sekarang setelah kita mengetahui berbagai pendekatan dan jenis teknik untuk segmentasi citra, kita dapat mulai membahas secara spesifik. Berikut ini adalah jenis utama dari teknik segmentasi citra:

1. Segmentasi Ambang Batas
2. Segmentasi Berbasis Tepi
3. Segmentasi Berbasis Wilayah
4. Segmentasi Daerah Aliran Sungai
5. Algoritma Segmentasi Berbasis Clustering
6. Jaringan Neural untuk Segmentasi

Mari kita bahas masing-masing teknik ini secara rinci untuk memahami sifat, manfaat, dan keterbatasannya:

1. Segmentasi Ambang Batas

Metode segmentasi yang paling sederhana dalam pengolahan citra adalah metode threshold. Ini membagi piksel dalam gambar dengan membandingkan intensitas piksel dengan nilai tertentu (ambang batas). Ini berguna ketika objek yang diperlukan memiliki intensitas yang lebih tinggi daripada latar belakang (bagian yang tidak perlu).

Anda dapat menganggap nilai ambang (T) sebagai konstan tetapi hanya akan berfungsi jika gambar memiliki noise yang sangat sedikit (informasi dan data yang tidak perlu). Anda dapat menjaga nilai ambang batas konstan atau dinamis sesuai dengan kebutuhan Anda.

Metode thresholding mengubah citra skala abu-abu menjadi citra biner dengan membaginya menjadi dua segmen (bagian wajib dan tidak wajib).

Menurut nilai ambang batas yang berbeda, kita dapat mengklasifikasikan segmentasi ambang batas dalam kategori berikut:

Ambang Batas Sederhana

Dalam metode ini, Anda mengganti piksel gambar dengan putih atau hitam. Sekarang, jika intensitas piksel pada posisi tertentu kurang dari nilai ambang batas, Anda akan menggantinya dengan warna hitam. Di sisi lain, jika lebih tinggi dari ambang batas, Anda akan menggantinya dengan warna putih. Ini adalah thresholding sederhana dan sangat cocok untuk pemula dalam segmentasi gambar.

Binarisasi Otsu

Dalam ambang batas sederhana, Anda memilih nilai ambang konstan dan menggunakannya untuk melakukan segmentasi gambar. Namun, bagaimana Anda menentukan bahwa nilai yang Anda pilih adalah yang benar? Meskipun metode langsung untuk ini adalah menguji nilai yang berbeda dan memilih salah satu, ini bukan yang paling efisien.

Ambil gambar dengan histogram yang memiliki dua puncak, satu untuk latar depan dan satu untuk latar belakang. Dengan menggunakan binarisasi Otsu, Anda dapat mengambil nilai perkiraan tengah dari puncak tersebut sebagai nilai ambang Anda.

Dalam binarisasi Otsu, Anda menghitung nilai ambang dari histogram gambar jika gambar bimodal.

Proses ini cukup populer untuk memindai dokumen, mengenali pola, dan menghapus warna yang tidak perlu dari file. Namun, ia memiliki banyak keterbatasan. Anda tidak dapat menggunakannya untuk gambar yang tidak bimodal (gambar yang histogramnya memiliki banyak puncak).

Ambang Batas Adaptif

Memiliki satu nilai ambang konstan mungkin bukan pendekatan yang cocok untuk diambil dengan setiap gambar. Gambar yang berbeda memiliki latar belakang dan kondisi yang berbeda yang mempengaruhi propertinya.

Jadi, alih-alih menggunakan satu nilai ambang konstan untuk melakukan segmentasi pada seluruh gambar, Anda dapat menyimpan variabel nilai ambang. Dalam teknik ini, Anda akan menyimpan nilai ambang batas yang berbeda untuk bagian gambar yang berbeda.

Metode ini bekerja dengan baik dengan gambar yang memiliki kondisi pencahayaan yang bervariasi. Anda harus menggunakan algoritme yang mengelompokkan gambar menjadi bagian yang lebih kecil dan menghitung nilai ambang untuk masing-masing bagian.

2. Segmentasi Berbasis Tepi

Segmentasi berbasis tepi adalah salah satu implementasi segmentasi yang paling populer dalam pemrosesan gambar. Ini berfokus pada mengidentifikasi tepi objek yang berbeda dalam suatu gambar. Ini adalah langkah penting karena membantu Anda menemukan fitur dari berbagai objek yang ada dalam gambar karena tepinya mengandung banyak informasi yang dapat Anda gunakan.

Deteksi tepi sangat populer karena membantu Anda menghilangkan informasi yang tidak diinginkan dan tidak perlu dari gambar. Ini mengurangi ukuran gambar secara signifikan, membuatnya lebih mudah untuk menganalisis hal yang sama.

Algoritma yang digunakan dalam segmentasi berbasis tepi mengidentifikasi tepi dalam suatu citra berdasarkan perbedaan tekstur, kontras, tingkat keabuan, warna, saturasi, dan properti lainnya. Anda dapat meningkatkan kualitas hasil Anda dengan menghubungkan semua tepi ke rantai tepi yang cocok dengan batas gambar lebih akurat.

Ada banyak metode segmentasi berbasis tepi yang tersedia. Kita dapat membaginya menjadi dua kategori:

Deteksi Tepi Berbasis Pencarian

Metode deteksi tepi berbasis pencarian berfokus pada penghitungan ukuran kekuatan tepi dan mencari maksima arah lokal dari magnitudo gradien melalui perkiraan yang dihitung dari orientasi lokal tepi.

Deteksi Tepi Berbasis Zero-Crossing

Metode deteksi tepi berbasis zero-crossing mencari zero-crossing dalam ekspresi turunan yang diambil dari gambar untuk menemukan tepinya.

Biasanya, Anda harus memproses gambar terlebih dahulu untuk menghilangkan noise yang tidak diinginkan dan membuatnya lebih mudah untuk mendeteksi tepi. Canny, Prewitt, Deriche, dan Roberts cross adalah beberapa operator deteksi tepi yang paling populer. Mereka membuatnya lebih mudah untuk mendeteksi diskontinuitas dan menemukan tepinya.

Dalam deteksi berbasis tepi, tujuan Anda adalah mendapatkan segmentasi parsial minimum di mana Anda dapat mengelompokkan semua tepi lokal menjadi gambar biner. Dalam citra biner yang baru Anda buat, rantai tepi harus cocok dengan komponen yang ada dari citra yang bersangkutan.

3. Segmentasi Berbasis Wilayah

Algoritme segmentasi berbasis wilayah membagi gambar menjadi beberapa bagian dengan fitur serupa. Daerah-daerah ini hanya sekelompok piksel dan algoritma menemukan kelompok-kelompok ini dengan terlebih dahulu menempatkan titik benih yang bisa menjadi bagian kecil atau sebagian besar dari gambar input.

Setelah menemukan titik benih, algoritme segmentasi berbasis wilayah akan menambahkan lebih banyak piksel ke titik tersebut atau mengecilkannya sehingga dapat menggabungkannya dengan titik benih lainnya.

Berdasarkan kedua metode ini, kita dapat mengklasifikasikan segmentasi berbasis wilayah ke dalam kategori berikut:

Pertumbuhan Wilayah

Dalam metode ini, Anda mulai dengan sekumpulan piksel kecil dan kemudian mulai menggabungkan lebih banyak piksel secara iteratif sesuai dengan kondisi kesamaan tertentu. Algoritme pertumbuhan wilayah akan memilih piksel benih sewenang-wenang dalam gambar, membandingkannya dengan piksel tetangga dan mulai meningkatkan wilayah dengan menemukan kecocokan dengan titik benih.

Ketika wilayah tertentu tidak dapat tumbuh lebih jauh, algoritme akan memilih piksel benih lain yang mungkin bukan milik wilayah yang ada. Satu region dapat memiliki terlalu banyak atribut yang menyebabkannya mengambil alih sebagian besar gambar. Untuk menghindari kesalahan seperti itu, algoritme pertumbuhan wilayah menumbuhkan beberapa wilayah pada saat yang bersamaan.

Anda harus menggunakan algoritme pengembangan wilayah untuk gambar yang memiliki banyak noise karena noise akan menyulitkan untuk menemukan tepi atau menggunakan algoritme ambang batas.

Pemisahan dan Penggabungan Wilayah

Seperti namanya, metode fokus pemisahan dan penggabungan wilayah akan melakukan dua tindakan bersama – memisahkan dan menggabungkan bagian gambar.

Ini pertama-tama gambar menjadi wilayah yang memiliki atribut serupa dan menggabungkan bagian-bagian yang berdekatan yang mirip satu sama lain. Dalam pemisahan wilayah, algoritma mempertimbangkan seluruh gambar sementara dalam pertumbuhan wilayah, algoritma akan fokus pada titik tertentu.

Metode pemisahan dan penggabungan wilayah mengikuti metodologi bagi dan taklukkan. Ini membagi gambar menjadi bagian-bagian yang berbeda dan kemudian mencocokkannya sesuai dengan kondisi yang telah ditentukan. Nama lain untuk algoritma yang melakukan tugas ini adalah algoritma split-merge.

4. Segmentasi Daerah Aliran Sungai

Dalam pengolahan citra, DAS merupakan transformasi pada citra keabuan. Ini mengacu pada daerah aliran sungai geologis atau pembagian drainase. Algoritma DAS akan menangani gambar seolah-olah itu adalah peta topografi. Ini menganggap kecerahan piksel sebagai ketinggiannya dan menemukan garis yang membentang di sepanjang bagian atas punggungan itu.

DAS memiliki banyak definisi teknis dan memiliki beberapa aplikasi. Selain mengidentifikasi ridge dari piksel, ini berfokus pada pendefinisian cekungan (kebalikan dari ridge) dan membanjiri cekungan dengan penanda sampai bertemu dengan garis DAS yang melewati ridge.

Karena cekungan memiliki banyak penanda sedangkan punggungan tidak, gambar akan dibagi menjadi beberapa wilayah sesuai dengan 'tinggi' setiap piksel.

Metode DAS mengubah setiap citra menjadi peta topografi. Metode segmentasi DAS akan mencerminkan topografi melalui nilai keabuan pikselnya.

Sekarang, lanskap dengan lembah dan punggung bukit tentu memiliki aspek tiga dimensi. Daerah aliran sungai akan mempertimbangkan representasi tiga dimensi dari gambar dan membuat daerah yang sesuai, yang disebut “cekungan tangkapan”.

Ini memiliki banyak aplikasi di sektor medis seperti MRI, pencitraan medis, dll. Segmentasi DAS adalah bagian penting dari segmentasi citra medis sehingga jika Anda ingin memasuki sektor itu, Anda harus fokus mempelajari metode ini untuk segmentasi dalam pemrosesan gambar khususnya.

5. Algoritma Segmentasi Berbasis Clustering

Jika Anda telah mempelajari algoritma klasifikasi, Anda pasti pernah menemukan algoritma pengelompokan. Mereka adalah algoritme tanpa pengawasan dan membantu Anda menemukan data tersembunyi dalam gambar yang mungkin tidak terlihat oleh penglihatan normal. Data tersembunyi ini mencakup informasi seperti cluster, struktur, shading, dll.

Seperti namanya, algoritma clustering membagi citra menjadi cluster-cluster (kelompok-kelompok terpisah) dari piksel-piksel yang memiliki fitur serupa. Ini akan memisahkan elemen data menjadi cluster di mana elemen dalam cluster lebih mirip dibandingkan dengan elemen yang ada di cluster lain.

Beberapa algoritma clustering yang populer termasuk fuzzy c-means (FCM), k-means, dan algoritma k-means yang ditingkatkan. Dalam segmentasi gambar, Anda sebagian besar akan menggunakan algoritma pengelompokan k-means karena cukup sederhana dan efisien. Di sisi lain, algoritma FCM menempatkan piksel di kelas yang berbeda sesuai dengan derajat keanggotaannya yang berbeda-beda.

Algoritma pengelompokan yang paling penting untuk segmentasi dalam pemrosesan gambar adalah:

K-means Clustering

K-means adalah algoritma pembelajaran mesin sederhana tanpa pengawasan. Ini mengklasifikasikan gambar melalui sejumlah cluster tertentu. Ini memulai proses dengan membagi ruang gambar menjadi k piksel yang mewakili k grup centroid.

Kemudian mereka menetapkan setiap objek ke grup berdasarkan jarak antara mereka dan centroid. Ketika algoritme telah menetapkan semua piksel ke semua cluster, ia dapat memindahkan dan menetapkan kembali centroid.

Fuzzy C Berarti

Dengan metode fuzzy c-means clustering, piksel-piksel pada citra dapat di-cluster dalam beberapa cluster. Ini berarti sebuah piksel dapat dimiliki oleh lebih dari satu cluster. Namun, setiap piksel akan memiliki tingkat kemiripan yang berbeda-beda dengan setiap cluster. Algoritma fuzzy c-means memiliki fungsi optimasi yang mempengaruhi keakuratan hasil Anda.

Algoritme pengelompokan dapat menangani sebagian besar kebutuhan segmentasi gambar Anda. Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang mereka, lihat panduan ini tentang apa itu pengelompokan dan berbagai jenis algoritme pengelompokan .

6. Jaringan Neural untuk Segmentasi

Mungkin Anda tidak ingin melakukan semuanya sendiri. Mungkin Anda ingin AI melakukan sebagian besar tugas Anda, yang tentu saja dapat Anda lakukan dengan jaringan saraf untuk segmentasi gambar.

Anda akan menggunakan AI untuk menganalisis gambar dan mengidentifikasi berbagai komponennya seperti wajah, objek, teks, dll. Convolutional Neural Networks cukup populer untuk segmentasi gambar karena mereka dapat mengidentifikasi dan memproses data gambar dengan lebih cepat dan efisien.

Para ahli di Facebook AI Research (FAIR) menciptakan arsitektur pembelajaran mendalam yang disebut Mask R-CNN yang dapat membuat topeng piksel-bijaksana untuk setiap objek yang ada dalam sebuah gambar. Ini adalah versi yang disempurnakan dari arsitektur deteksi objek R-CNN yang Lebih Cepat. Faster R-CNN menggunakan dua buah data untuk setiap objek dalam gambar, koordinat kotak pembatas dan kelas objek. Dengan Mask R-CNN, Anda mendapatkan bagian tambahan dalam proses ini. Mask R-CNN mengeluarkan topeng objek setelah melakukan segmentasi.

Dalam proses ini, pertama-tama Anda akan meneruskan gambar input ke ConvNet yang menghasilkan peta fitur untuk gambar tersebut. Kemudian sistem menerapkan jaringan proposal wilayah (RPN) pada peta fitur dan menghasilkan proposal objek dengan skor objektivitasnya.

Setelah itu, lapisan penyatuan Roi diterapkan pada proposal untuk menurunkannya ke satu ukuran. Pada tahap akhir, sistem meneruskan proposal ke lapisan terhubung untuk klasifikasi dan menghasilkan output dengan kotak pembatas untuk setiap objek.

Pelajari Lebih Lanjut Tentang Segmentasi dalam Pemrosesan Gambar

Segmentasi dalam pengolahan citra tentu merupakan topik yang luas dengan banyak sub-bagian. Dari berbagai teknik segmentasi gambar hingga algoritme, ada banyak hal yang harus dipelajari dalam disiplin ini. Dengan begitu banyak tanah yang harus ditutup, Anda dapat dengan mudah tersesat dan bingung.

Itu sebabnya kami merekomendasikan untuk mengikuti kursus pembelajaran mesin dan AI untuk mengatasi masalah ini. Kursus dalam subjek ini akan mengajarkan Anda dasar-dasar serta konsep lanjutan dari segmentasi gambar dan sektor terkait. Anda akan belajar tentang berbagai konsep pembelajaran mesin yang terkait dengan pemrosesan gambar, segmentasi gambar, dan visi komputer.

Kursus AI & ML akan memudahkan Anda mempelajari semua konsep yang relevan karena Anda akan mendapatkan kurikulum terstruktur untuk dipelajari. Di upGrad, kami menawarkan beberapa kursus dalam pembelajaran mesin.

Berikut adalah kursus utama yang kami tawarkan dalam pembelajaran mesin dan AI:

• Master of Science dalam Pembelajaran Mesin & AI
• Program Pascasarjana Eksekutif dalam Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan
• Master of Science dalam Pembelajaran Mesin & Kecerdasan Buatan
• Sertifikasi PG dalam Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam
• Sertifikasi PG dalam Pembelajaran Mesin dan NLP

Semua kursus ini memungkinkan Anda untuk belajar dari pakar industri yang menyelesaikan keraguan Anda dan menjawab pertanyaan Anda dalam sesi langsung. Anda akan belajar online, yang berarti Anda tidak perlu pergi ke mana pun atau mengganggu pekerjaan Anda saat mengikuti kursus ini.

Kursus ini memberi Anda akses ke Pojok Sukses Siswa upGrad yang menawarkan banyak keuntungan tambahan termasuk umpan balik resume yang dipersonalisasi, persiapan wawancara, dan konseling karir. Di akhir kursus, Anda akan menjadi profesional AI/ML siap kerja yang dilengkapi dengan semua soft dan hard skill yang diperlukan.

Kesimpulan

Segmentasi citra tentu merupakan topik yang rumit dan canggih. Semua berbagai teknik segmentasi gambar yang kita bahas dalam artikel ini memiliki kelebihan dan keterbatasannya masing-masing. Dengan mengenal mereka, Anda akan mendapatkan ide tentang di mana Anda harus menggunakan satu dan di mana Anda harus menghindari menggunakan yang lain.

Dengan semua keterampilan yang dipelajari, Anda juga bisa aktif di platform kompetitif lainnya untuk menguji keterampilan Anda dan mendapatkan lebih banyak lagi praktik langsung.