Klasifikasi Kematangan Buah Ceri (Image Processing) Dengan Python OpenCV - Syarof, Tajus; Firdaus, Wisnu; Ferdiansyah, Yandi; Rosyani, Perani (Jurnal Riset Informatika dan Inovasi, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode pemisahan objek pada gambar buah ceri menggunakan OpenCV, dengan fokus pada identifikasi dan klasifikasi buah ceri yang matang (berwarna merah) dan yang tidak matang (berwarna hijau). Teknologi pengolahan citra digital, khususnya melalui OpenCV, digunakan untuk memproses dan menganalisis gambar buah ceri guna memisahkan kedua jenis buah berdasarkan warna. Metodologi penelitian ini mencakup beberapa tahap utama: akuisisi citra, pra-pemrosesan, segmentasi, dan klasifikasi. Pada tahap akuisisi, gambar-gambar buah ceri diambil dalam kondisi pencahayaan yang terkendali. Tahap pra-pemrosesan melibatkan peningkatan kualitas gambar dengan teknik filtering dan penyesuaian kontras. Selanjutnya, segmentasi dilakukan menggunakan konversi ruang warna dari RGB ke HSV untuk memudahkan isolasi warna merah dan hijau. Masking dan thresholding diaplikasikan untuk memisahkan objek berdasarkan rentang warna yang telah ditentukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang dikembangkan dapat memisahkan buah ceri yang matang dan tidak matang dengan tingkat akurasi yang tinggi. Buah ceri matang yang berwarna merah dapat diidentifikasi dan dipisahkan secara efektif dari buah yang tidak matang berwarna hijau. Temuan ini berpotensi untuk diterapkan dalam sistem otomatis pemilahan buah pada industri pertanian, meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam proses sortasi buah berdasarkan tingkat kematangan.