Instalasi OpenCV di Linux

OpenCV adalah library untuk pemrograman gambar atau computer vision yang banyak digunakan untuk riset ataupun pembuatan aplikasi yang membutuhkan kemampuan pengolahan gambar yang cepat (realtime) dan handal serta memiliki banyak fungsi yang bisa langsung dipakai. Proyek terkenal yang menggunakan OpenCV antara lain adalah Stanley.

Walaupun merupakan library yang sering digunakan oleh banyak pihak, OpenCV terkadang memiliki kesulitan dalam hal instalasi, terutama jika platform-nya berbeda-beda (Windows, Linux, 32bit, 64bit).

Pada post kali ini, saya akan mempraktikkan instalasi OpenCV yang sukses saya lakukan pada platform Linux 32 bit.

Sebelum memulai instalasi, perhatikan kalau dependensi software-nya sudah memenuhi. Yang perlu diinstal adalah Cmake, pkg-config, dan libgtk2-dev. Jika Anda menggunakan Ubuntu instal dengan cara berikut.

prerequisites crop

Pertama buat direktori baru untuk menaruh file download source dari opencv. Katakanlah kita akan membuat itu di home directory user kita dengan nama opencv.

mkdir crop

Kemudian download source code opencv yang diarsip ke sebuah tarbal. Rename jika perlu dan ekstrak semua file yang dibutuhkan.download crop

rename crop

tar crop

Buat direktori baru lagi untuk menaruh file hasil output dari cmake. Misalkan build.

build crop

Jalankan cmake dengan parameter yang dibutuhkan.

cmake crop

Seharusnya setelah menjalankan cmake akan keluar output direktori dengan struktur sebagai berikut.

setelah cmake crop

Jalankan perintah sudo make install. Tunggu hingga selesai.

sudo make install crop

Selamat!! opencv telah berhasil terinstal.

Untuk meng-compile program dengan menggunakan library ini terdapat beberapa cara. Cara yang akan dijelaskan pada post berikutnya adalah dengan menggunakan cmake dan text editor. Favorit saya untuk text editor adalah Sublime Text.

Sampai jumpa di post berikutnya.

Analysis of Multi Codebook GLVQ versus Standard GLVQ in Discriminating Sleep Stages

Pada post kali ini, saya ingin membagi paper yang dikerjakan oleh tim riset di lab 1231, dimana saya menjadi nama pertama di paper tersebut. Papernya memiliki judul “Analysis of Multi Codebook GLVQ versus Standard GLVQ in Discriminating Sleep Stages” dan berisi penjelasan mengenai efek multi codebook yang digunakan pada algoritma Generalized Learning Vector Quantization (GLVQ) untuk mengidentifikasi tingkat tahapan tidur. Untuk lebih jelasnya, silakan baca langsung isi paper-nya. Paper ini baru saja dipresentasikan di ajang konferensi internasional yang diadakan oleh Fasilkom setiap tahunnya, yaitu ICACSIS 2012.

Semoga berguna. Salam.

paper