Implementasi Computer Vision untuk Klasifikasi Gambar Kucing dan Anjing Menggunakan OpenCV-Python - Chaerul Mustofa; Akbar Berwyn Kurniawan; Wahyu Afrinaldi; Perani Rosyani (CV. Shofanah Media Berkah, 2024)
Studi kasus ini peneliti membahas implementasi computer vision untuk klasifikasi gambar kucing dan anjing menggunakan OpenCV dan Python. Tujuan dari di buatnya studi kasus ini adalah untuk dapat mengembangkan model klasifikasi yang dapat membedakan antara gambar kucing dan anjing dengan tingkat akurasi yang tinggi. Proses dimulai dengan pengumpulan dataset dari gambar kucing dan anjing yang kemudian di proses untuk meningkatkan kualitas dari gambar . Teknik augmentasi data akan diterapkan untuk memperluas variasi dataset dan meningkatkan performa model. Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) digunakan sebagai dasar model klasifikasi. Model CNN dilatih menggunakan dataset yang telah dipreproses dan divalidasi dengan menggunakan cross-validation untuk menghindari overfitting. OpenCV digunakan untuk menangani operasi gambar dasar seperti resizing, konversi warna, dan augmentasi data, sementara framework deep learning seperti TensorFlow untuk digunakan untuk membangun dan melatih model CNN. Hasil eksperimen akan menunjukkan bahwa model CNN dapat diimplementasikan mampu mencapai tingkat akurasi yang memuaskan dalam mengklasifikasikan gambar kucing dan anjing.