Maintenance script: Normalisasi sumber dan atribusi Wikipedia

2026-08-23T03:21:28Z

Normalisasi sumber dan atribusi Wikipedia

← Revisi sebelumnya		Revisi per 23 Agustus 2026 03.21
Baris 71:		Baris 71:


	== Sumber dan ~~lisensi~~ ==		== Sumber dan atribusi ==

	~~Materi awal~~ artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/~~wiki~~/~~Visi_komputer '''~~Visi komputer~~'''] di~~ Wikipedia bahasa Indonesia, revisi 28379141 ~~tanggal~~ 2025-11-08.		Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Visi+komputer&oldid=28379141 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 28379141 (2025-11-08), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.

	~~Teks sumber digunakan~~ berdasarkan ~~[https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.id~~ Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa ~~4.0 Internasional~~ (CC BY-SA ~~4.0~~)].

	~~Versi Wiki Unissula telah disesuaikan sebagai ensiklopedia berbasis teks. Gambar, media, infobox, templat navigasi, tabel visual, dan markup teknis tertentu tidak disalin~~.

	[[Kategori:Artikel impor Wikipedia]]		[[Kategori:Artikel impor Wikipedia]]

WikiAdmin: Import terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia (source revision 28379141); text-only

2026-08-21T09:40:54Z

Import terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia (source revision 28379141); text-only

Halaman baru

'''Visi komputer''' atau '''penglihatan komputer''' adalah [[Antardisiplin|bidang ilmiah antardisiplin]] yang membahas bagaimana komputer dapat memperoleh pemahaman tingkat tinggi dari [[Gambar digital|gambar]] atau [[video]] [[Gambar digital|digital]]. Dari perspektif [[teknik]], bidang ini berupaya mengotomatiskan tugas-tugas yang dapat dilakukan oleh [[Sistem penglihatan|sistem penglihatan manusia]].

Tugas visi komputer meliputi metode untuk [[Sensor gambar|memperoleh]], [[Pemrosesan citra digital|memproses]], [[Analisis gambar|menganalisis]] dan memahami gambar digital, dan ekstraksi data [[dimensi]] tinggi dari dunia nyata untuk menghasilkan informasi numerik atau simbolis, ''misalnya'', dalam bentuk keputusan. Pengertian dalam konteks ini berarti transformasi gambar visual (input retina) menjadi deskripsi mengenai dunia sekitar yang dapat berinteraksi dengan proses pemikiran lain dan memperoleh tindakan yang sesuai. Pemahaman gambar ini dapat dilihat sebagai penguraian informasi simbolik dari data gambar menggunakan model yang dibangun dengan bantuan geometri, fisika, statistik, dan teori pembelajaran.

Sub-domain dari visi komputer meliputi [[Rekonstruksi 3D|rekonstruksi adegan]], deteksi peristiwa, [[pelacakan video]], [[deteksi objek | pengenalan objek]], [[Perkiraan pose 3D|estimasi pose 3D]], pembelajaran, pengindeksan, [[estimasi gerak]]an, dan [[pemulihan gambar]].

== Definisi ==
Visi komputer adalah [[Antardisiplin|bidang antardisiplin]] yang membahas bagaimana komputer dapat direkayasa untuk mendapatkan pemahaman tingkat tinggi dari masukan data berupa [[Gambar digital|gambar]] atau [[video]] [[Gambar digital|digital]]. Dari perspektif [[teknik]], bidang ini berupaya mengotomasikan tugas-tugas yang dapat dilakukan oleh [[Sistem penglihatan|sistem penglihatan manusia]]. "Visi komputer berkaitan dengan ekstraksi otomatis, analisis, dan pemahaman informasi yang berguna dari satu gambar atau urutan gambar. Ini melibatkan pengembangan dasar teoretis dan algoritmik untuk mencapai pemahaman visual otomatis". Sebagai [[cabang ilmu|disiplin ilmu]], visi komputer berkaitan dengan teori di balik sistem buatan yang mengekstraksi informasi dari gambar. Data gambar dapat mengambil banyak bentuk, seperti urutan video, pandangan dari beberapa kamera, atau data multidimensi dari [[pemindai medis]].

== Sejarah ==
Pada akhir 1960-an, visi komputer dimulai di universitas yang merintis [[kecerdasan buatan]]. Teknologi ini dimaksudkan untuk meniru [[Sistem penglihatan|sistem penglihatan manusia]], sebagai batu loncatan untuk memberkahi robot dengan perilaku cerdas. Pada tahun 1966, diyakini bahwa ini dapat dicapai melalui proyek musim panas, dengan menempelkan kamera ke komputer dan membuatnya "menggambarkan apa yang dilihatnya".

Apa yang membedakan visi komputer dari bidang [[digital image processing|pengolahan gambar digital]] yang lazim pada waktu itu adalah keinginan untuk mengekstraksi struktur [[3 dimensi|tiga dimensi]] dari gambar dengan tujuan mencapai pemahaman adegan penuh. Studi pada tahun 1970-an membentuk fondasi awal untuk banyak [[Algoritme|algoritma]] visi komputer yang ada saat ini, termasuk [[Deteksi tepi|ekstraksi tepi]] dari gambar, pelabelan garis, [[Model polyhedron|pemodelan]] non-polihedral dan [[polihedron|polihedral]], representasi objek sebagai interkoneksi dari struktur yang lebih kecil, [[aliran optik]], dan [[estimasi gerak]].

Dekade berikutnya ditandai dengan studi berdasarkan [[analisis matematika]] yang lebih ketat dan aspek kuantitatif dari visi komputer. Ini termasuk konsep matematika [[Ruang skala|skala-ruang]], inferensi bentuk dari berbagai isyarat seperti [[Shading|bayangan]], tekstur dan fokus, serta [[Model kontur aktif|model kontur yang dikenal sebagai ''snake'']]. Para peneliti juga menyadari bahwa banyak dari konsep-konsep matematika ini dapat diperlakukan dalam kerangka optimisasi yang sama seperti [[Regularisasi (matematika)|regularisasi]] dan [[bidang acak Markov]].

Pada 1990-an, beberapa topik penelitian sebelumnya menjadi lebih aktif daripada yang lain. Penelitian dalam [[rekonstruksi 3D]] [[Geometri projektif|proyektif]] menyebabkan pemahaman yang lebih baik mengenai [[Reseksi kamera|kalibrasi kamera]]. Dengan munculnya metode optimasi untuk kalibrasi kamera, disadari bahwa banyak ide yang telah dieksplorasi dalam teori [[penyesuaian bundel]] dari bidang [[fotogrametri]]. Ini mengarah pada metode [[Rekonstruksi 3D dari banyak gambar|rekonstruksi 3-D dari beberapa gambar]]. Kemajuan dibuat dalam masalah korespondensi [[stereo]] padat dan teknik stereo multipandang yang lebih maju. Pada saat yang sama, [[Pemotongan grafik dalam visi komputer|variasi potongan grafik]] digunakan untuk menyelesaikan [[segmentasi gambar]]. Dekade ini juga menandai pertama kalinya teknik pembelajaran statistik digunakan dalam praktik untuk mengenali wajah dalam gambar (lihat [[Eigenface]]). Menjelang akhir 1990-an, perubahan signifikan terjadi dengan meningkatnya interaksi antara bidang [[Grafika komputer|grafis]] komputer dengan visi komputer. Ini termasuk rendering berbasis [[Perubahan|gambar]], [[Perubahan|perubahan gambar]], interpolasi tampilan, [[Jahitan gambar|jahitan gambar panorama]] dan [[Bidang cahaya|rendering bidang cahaya]] awal.

Perkembangan terkini ditandai dengan kebangkitan metode berbasis [[Fitur (visi komputer)|fitur]], digunakan bersama dengan teknik [[pemelajaran mesin | pembelajaran mesin]] dan kerangka kerja optimasi yang kompleks.

== Penerapan di Indonesia ==
Penerapan teknologi visi komputer di Indonesia telah dilakukan dalam berbagai aspek. Seperti diantaranya penegakan disiplin lalu lintas melalui teknologi yang dikembangkan oleh Polisi Republik Indonesia, dan sistem pengukur kecepatan kendaraan berbasis video.

== Lihat pula ==

* [[Pencitraan komputasi]]
* [[Fotografi komputasi]]
* [[Penglihatan mesin]]
* [[Pemetaan ruang]]
* [[Algoritma Teknomo – Fernandez|Algoritma Teknomo–Fernandez]]
* [[Sistem penglihatan|Sistem visual]]
* [[Penglihatan|Persepsi visual]]
* [[Ilmu pengelihatan|Ilmu penglihatan]]
* [[Visi egosentris]]
* [[Agnosia visual]]
* [[DeepDream]]

== Bacaan lanjutan ==
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*

== Pranala luar ==
* [http://iris.usc.edu/Information/Iris-Conferences.html USC Iris computer vision conference list]
* [http://www.cvpapers.com/index.html Computer vision papers on the web] A complete list of papers of the most relevant computer vision conferences.
* [http://www.computervisiononline.com/ Computer Vision Online] News, source code, datasets and job offers related to computer vision.
* [http://iris.usc.edu/Vision-Notes/bibliography/contents.html Keith Price's Annotated Computer Vision Bibliography]
* [http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/ CVonline] Bob Fisher's Compendium of Computer Vision.
* [http://www.bmva.org/ British Machine Vision Association] Supporting computer vision research within the UK via the [[British Machine Vision Conference|BMVC]] and [[MIUA]] conferences, ''Annals of the [[BMVA]]'' (open-source journal), [[BMVA Summer School]] and one-day meetings
* [https://github.com/joehoeller/NVIDIA-GPU-Tensor-Core-Accelerator-PyTorch-OpenCV Computer Vision Container, Joe Hoeller GitHub:] Widely adopted open-source container for GPU accelerated computer vision applications. Used by researchers, universities, private companies as well as the U.S. Gov't.

== Sumber dan lisensi ==

Materi awal artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/wiki/Visi_komputer '''Visi komputer'''] di Wikipedia bahasa Indonesia, revisi 28379141 tanggal 2025-11-08.

Teks sumber digunakan berdasarkan [https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.id Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional (CC BY-SA 4.0)].

Versi Wiki Unissula telah disesuaikan sebagai ensiklopedia berbasis teks. Gambar, media, infobox, templat navigasi, tabel visual, dan markup teknis tertentu tidak disalin.

[[Kategori:Artikel impor Wikipedia]]

Visi komputer - Riwayat revisi

Maintenance script: Normalisasi sumber dan atribusi Wikipedia

WikiAdmin: Import terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia (source revision 28379141); text-only