Memanfaatkan Nilai Lebih Sang Senator

Memanfaatkan Nilai Lebih Sang Senator 

“ADA” 

Menjadi seorang pejabat negara merupakan suatu amanah yang sangat berat, kepercayan masyarakat yang memilih menjadi pertanda bahwa mereka mengharapkan suatu perubahan yang mendasar dari berbagai sisi kehidupan. Adanya pemimpin karena adanya pemilih. 

“NYATA” 

Dari persoalan kecil hingga besar harus menjadi perhatian, mulai dari sisi perekonomian yang harusnya dapat memakmurkan, ketersediaan sarana kesehatan yang memadai bagi masyarakat golongan bawah, Pendidikan yang dapat menghasilkan SDM yang berkualitas serta masalah Hukum yang dapat memberikan rasa keadilan haruslah menjadi prioritas yang utama bagi seorang anggota DPD. Kesemuanya itu yang diingikan oleh masyarakat, akan tetapi kenyataan di lapangan sering berbanding terbalik dengan amanat konstitusi / sistem undang-undang kita.

(Real Action) Aksi nyata yang dilakukan adalah terus mengawasi hasil undang-undang yang telah dibuat dan mengevaluasinya. 

“FAKTA” 

Menjadi anggota DPD tentunya langsung merefleksikan keragaman dan kekhasan suatu daerah, baik dari adat istiadat, budaya, dan pola karakternya. Tentunya hal ini menjadi nilai lebih yang harus dimaksimalkan. Pengetahuan akan daerah masing-masing (kelebihan dan kekurangan) akan membantu pemerintah untuk dapat menyalurkan anggaran yang proporsional untuk wilayahnya. Untuk itu perlu dilakukan kerjasama dengan pihak pemerintah daerah dan pusat agar proses pembangunan dapat terbangun secara berkesinambungan.

Hal yang akan dilakukan bila menjadi seorang DPD yaitu dengan mengusulkan a.l : 

• Membangun pusat budaya nusantara, diperlukan agar kebudayaan kita tetap terjaga dan sebagai media untuk mempromosikan wisata indonesia, disamping itu dapat juga membangun kerjasama dengan para seniman agar mampu menghadirkan warna kearifan budaya lokal disetiap produk hasil keseniannya (film, novel, musik, dll). 

• Percepatan pembangunan sarana infrastuktur daerah perbatasan. 

• Program pendidikan yang layak (sarana dan prasarana), murah dan berkesinambungan antara lain dengan memberikan bantuan program beasiswa maupun bantuan program riset teknologi. 

• Mengusulkan untuk membuat sarana transportasi murah dan saling terintegrasi antar kota maupun antar provinsi. 

• Membuat UU dan Mengusulkan kepada PEMDA untuk membangunan pasar tradisional yang strategis, bersih dan nyaman. 

• Membuat undang-undang untuk membatasi menjamurnya “pasar2 modern” dan pengetatan akan hadirnya produk luar negeri, dan juga memacu industri lokal dengan cara mempermudah proses perijinan dan menghapus pajak yang dirasa membebani. 

• UU Biaya kesehatan yang terjangkau untuk lapisan masyarakat menengah kebawah. 

• Menekankan kerjasama dengan pihak perusahaan untuk melaksanakan CSR (coorporate social responsibility). 

• Mengusulkan untuk membangun kembali industri strategis negara seperti PT Dirgantara Indonesia, PT Krakatau Steel, PT PAL dsb... 

• Senantiasa lebih proaktif dan inisiatif turun ke lapangan untuk melakukan dialog dengan masyarakat, mampu menjembatani aspirasi masyarakat, memberikan solusi dan menyampaikan hasilnya secara berkala kepada masyarakat. Agar kasus2 seperti tragedi mesuji, kejadian bentrokan berdarah di BIMA NTT, dan konflik di Papua tidak terulang dikemudian hari.... 

Seorang pejabat negara haruslah menjaga nilai integritasnya, apa yang dijanjikan harus direalisasikan dengan benar sesuai fakta dan bertanggung jawab, apabila merasa tidak mampu maka lebih baik mundur dengan kesatria.

Bersin Vs Menguap

Nilai etika Vs Teknologi

Contoh dampak dari teknologi yang melunturkan nilai etika tradisional yaitu adanya game elektronik, permainan ini dapat melunturkan nilai-nilai kebersamaan yang biasanya didapatkan pada permainan tradisional, kebanyakan game ini bersifat individual dan pemainnya cenderung ketagihan.
HP dapat juga menganggu nilai etika yang ada di masyarakat seperti tidak dapatnya seseorang bertatap muka secara langsung (tidak dapat bersilahturahmi secara langsung)
Baik buruknya teknologi itu tergantung pada penggunanya masing-masing..

MARKUS

Korupsi merupakan perbuatan menggunakan kekuasaan untuk kepentingan sendiri, dalam hal ini indonesia memiliki peringkat yang sangat memalukan, menurut hasil survei Political and Economic Risk Consultancy (PERC), indonesia menempati urutan teratas dalam daftar negara paling korup di antara 16 negara tujuan investasi di asia pasifik.
Berita yang paling hangat akhir – akhir ini yang terangkat di media masa adalah mengenai merebaknya MARKUS (makelar kasus) di jajaran institusi pemerintah, mulai dari Kepolisian, Kejaksaan, dan Kehakiman dll. Sungguh pemandangan yang ironis mengingat merekalah yang seharusnya menjadi garda terdepan pemberantasan korupsi di indonesia selain KPK tentunya. Banyaknya markus yang berseliweran di institusi tersebut tak lepas dari lemahnya mentalitas petugas negara, betapapun telah ditingkatkannya kesejahtaraan akan tetapi apabila tidak disertai pengawasan yang ketat maka tentu markus akan melihat celah tersebut sebagai peluang yang akan terus dimanfaatkan untuk kepentingan yang tidak halal.
Dalam dunia perpajakan tindakan suap-menyuap juga bukan hal yang baru, pengusaha sebagai wajib pajak memiliki kepentingan yang tentunya berbeda dengan pemerintah, dalam hal ini mereka memerlukan seseorang yang dapat “meringankan” nilai uang yang seharusnya mereka setorkan kepada negara. Seseorang itulah yang pada akhirnya menjadi makelar kasus, dimana mereka juga akan mendapatkan keuntungan pribadi atas “jasanya” itu, dengan nilai yang menggiurkan tentunya.Orang-orang yang menjadi makelar kasus rata-rata memiliki nyali yang tinggi hal ini sebanding dengan risiko yang akan mereka hadapi. Banyaknya makelar kasus di Indonesia tak lepas dari lemahnya sistem yang dibangun.
Solusi untuk menghindari makelar kasus diantaranya :
1. Diperlukan adanya transparansi masalah yang diproses, dilihat dengan adanya progress report disetiap kasus yang akan diselesaikan. (Sudah sejauh mana kasus itu dikerjakan).
2. Pelayanan satu atap agar masalah yang akan diproses lebih mudah dan ekonomis.
3. Adanya sistem punish and reward kepada petugas di jajaran birokrasi.
4. Adanya pengawas independent semisal LSM/NGO.
5. Pembenahan mentalitas petugas dilapangan dengan memberikan penyuluhan agama.

Tugas 7 deteksi warna kulit

Deteksi Warna Kulit

Satu fungsi image adalah satu penyajian matematis dari satu image, antara lain: f ( x) = f ( x,y ) intensitas cahaya atau daya pada posisi x. Satu dapat tulis: f ( x) = i( x). r ( x) dengan i (x ) iluminasi dan r (x ) pemantulan. Keduanya adalah terbatas: MEMASUKI<= i( x) <= dan memasuki<= r ( x) <= 1, sesuai dengan total pemantulan batas serapan dan penjumlahan. Pentingnya r (x ) dalam hal ini, tapi dengan cahaya struktur dan bentuk dari menaungi i(x ) permainan satu peran penting. Dengan tampilan hitam dan putih , f ( x) adalah satu nilai skalar; di image spektral multi f (x ) adalah satu nilai vektor. Image yang punya f 3 dimensi: f ( x) = { fred (x ), fgreen (x ), fblue (x )}. Pencitraan image diambil dari satelit atau pesawat udara, menghasilkan satu image yang mana dapat bisa berada pada dimensi 30 sampai dimensi 256 . Untuk 3 - D menggambar satu x= penggunaan {x,y,x }, dan untuk satu gugus berkala image: f ( x,t ). Satu model pendigitan dideskripsikan pada koordinat digtal ruang dan waktu, memanggil sampling, dan nilai intensitas tersebut, disebut dengan kuantisasi. Kamera CCD dan scanner sering mempergunakan persegi untuk melakukan sampling; pancaran pemasukan kemudian adalah terintegrasi berlalu area atau bagian dari ini. Untuk menggambar image yang mana harus diperlihatkan pada televisi, segiempat memiliki sisi dengan rasio 4:3 ( rasio aspek) atau 16:9 untuk layar lebar paling baru standar TV. Format lain digunakan juga pada kamera CCD percobaan seperti titik bersudut enam. Ini mempunyai keuntungan pada satu titik yang punya memiliki jenis sesuatu dari titik berdekatan. Ketika memilih satu sistem kamera lensa zoom, pastikan bahwa resolusinya cukup tinggi jadi saat itu resolusi paling kecil punya satu luas permukan dari paling tidak pada suatu titik tertentu. Banyaknya pixel yang diperlukan tergantung pada kebutuhan yang diukur dan dengan akurasi yang dihitung. Lebih tinggi daya pisah, makin banyak tempat yang diperlukan untuk penyimpanan ini. Waktu kalkulasi untuk algoritma juga bertambah, misal seperti n.ln (n ), n2 atau n3, n menjadi beberapa titik. Itulah sebabnya mengapa daya pisah piramida dipergunakan: antara lain dari satu 512*512 memperoleh image, kita hitung pertama 256*256, 128*128, 64*64, dsb. image. Menemukan objek dapat terjadi pada 64*64 gambar. Menentukan permukaan dari satu objek kemudian lebih tepat pada 512*512 gambar. Tentu, waktu yang ada harus dibebani siap sedia dibutuhkan ke bangun piramida seperti halnya ingatan ekstra memerlukan simpan image. Bagaimanapun, sejumlah titik pada image ekstra tidak akan pernah lebih dari sejumlah titik pada image asli (melihat bab 7.1.1). Sejumlah bytes memerlukan untuk menyimpan data intermediate, seperti itu tepi dari objek, dapat kurang

Jawaban Tugas 7 (Deteksi Huruf dan Angka)

Aplikasi

pengenalan angka dan huruf menggunakan Jaringan Syaraf Buatan (JSB)

Secara umum dan sederhana, citra dapatdidefinisikan sebagai representasi visual dari suatu objek. Lebih jauh citra juga dapat diartikan sebagai gambaran yang representatif mengenai suatu objek sedemikian sehingga citra tersebut dapat memberikan kesan yang mendalam mengenai objek yang dimaksud. Jika ingin mendefinisikannya lebih bebas lagi, citra dapat didefinisikan sebagai bentuk visual yang dapat diterima secara baik oleh indera penglihatan, apapun bentuknya. Dalam bidang komputer, citra atau disebut juga image merupakan representasi visual dari suatu objek setelah mengalami berbagai transformasi data dari berbagai bentuk rangkaian numerik.

Untuk mendapatkan data yang akurat dan konsisten dari setiap sampel, digunakan suatu metode sederhana yaitu dengan cara menghitung jumlah pixel aktif yang terdapat pada bagian-bagian dari sampel. Adapun algoritma umum dari pengekstrakan data numerik dari setiap sampel adalah sebagai berikut :
1. Setiap sampel yang diamati, dibagi menjadi beberapa area, misalnya 4 kolom dan 5 baris,sehingga akan terdapat 20 area pengamatan; 2. jumlah pixel yang aktif dari setiap area yang ada dihitung secara akurat;
3. dihasilkan sejumlah 20 data numerik dengan atribut kolom dan baris yang diharapkan dapat mewakili data ciri dari sampel yang diamati. Setelah melalui tahapan normalisasi, data-data numerik tadi akan menjadi data input pada JSB. Dengan demikian jumlah area yang ada pada setiap sampel akan bersesuaian dengan jumlah neuron input JSB yang akan digunakan. Agar dapat dihasilkan kumpulan data yang seragam, maka setiap sampel yang akan diamati haruslah memiliki jumlah area pembagian
yang sama.

Jawaban Tugas 7 (image Retrieval)

Image Retrieval

Ada dua cara yang dapat dilakukan dalam pengambilan kembali suatu image atau image retrieval
a. context-based adalah pengambilan data dengan merujuk pada kandungan semantik berkaitan dengan image, biasanya berhubungan dengan deskripsi image misalnya keyword dari image.
b. content-based adalah pengambilan data dengan merujuk pada fitur image seperti warna, tekstur, bentuk, atau kombinasi atau yang biasa desebut dengan Content Based Image Retrieval (CBIR).
Pada perkembangannya teknik context based menjadi tidak praktis dikarenakan adanya ukuran basis data yang besar dan penilaian subjektif dalam mengartikan image dengan text. Untuk menghindari teknik ini, maka digunakan pendekatan lain dalam image retrieval yaitu content based.CBIR adalah salah satu metodologi untuk pemanggilan kembali data image berdasarkan content sebuah image. Teknik CBIR yang banyak digunakan adalah teknik warna, teknik tekstur, dan teknik bentuk. Pada sistem CBIR, content visual dari image akan diekstraksi dan diuraikan menggunakan metode pengekstrakan ciri. Untuk mendapatkan kembali image, user menginputkan query image. Kemudian sistem akan mengekstrak image tersebut sehingga menghasilkan fitur ciri image. Fitur ciri image query dan image dalam database akan dicari similaritynya. Image yang memiliki nilai similarity yang paling tinggi akan muncul diurutan teratas. Gambar dibawah ini memperlihatkan bentuk umum sistem CBIR. Pada image tersebut terdapat dua jalur utama yaitu query dan database. Pada kedua lajur tersebut terdapat visual content description yang akan digunakan untuk proses similarity comparison, indexing dan retrieval.

Jawaban Tugas 6

// searching for vertical lines

short[,] vse = new short[3, 3] {
{ 0, 1, 0 },
{ 0, 1, 0 },
{ 0, 1, 0 }
};
AForge.Imaging.Filters.HitAndMiss vFilter =
new AForge.Imaging.Filters.HitAndMiss( vse );
System.Drawing.Bitmap vImage = vFilter.Apply( image );
// searching for horizontal lines

short[,] hse = new short[3, 3] {
{ 0, 0, 0 },
{ 1, 1, 1 },
{ 0, 0, 0 }
};
AForge.Imaging.Filters.HitAndMiss hFilter =
new AForge.Imaging.Filters.HitAndMiss( hse );
System.Drawing.Bitmap hImage = hFilter.Apply( image );


source code 2
// create filter sequence
AForge.Imaging.Filters.FiltersSequence filterSequence =
new AForge.Imaging.Filters.FiltersSequence();
// add 8 thinning filters with different structuring elements
filterSequence.Add(new AForge.Imaging.Filters.HitAndMiss(
new short [,] {{0, 0, 0}, {-1, 1, -1}, {1, 1, 1}}, HitAndMissMode.Thinning ));
filterSequence.Add(new AForge.Imaging.Filters.HitAndMiss(
new short [,] {{-1, 0, 0}, {1, 1, 0}, {-1, 1, -1}}, HitAndMissMode.Thinning ));
filterSequence.Add(new AForge.Imaging.Filters.HitAndMiss(
new short [,] {{1, -1, 0}, {1, 1, 0}, {1, -1, 0}}, HitAndMissMode.Thinning ));
filterSequence.Add(new AForge.Imaging.Filters.HitAndMiss(
new short [,] {{-1, 1, -1}, {1, 1, 0}, {-1, 0, 0}}, HitAndMissMode.Thinning ));
filterSequence.Add(new AForge.Imaging.Filters.HitAndMiss(
new short [,] {{1, 1, 1}, {-1, 1, -1}, {0, 0, 0}}, HitAndMissMode.Thinning ));
filterSequence.Add(new AForge.Imaging.Filters.HitAndMiss(
new short [,] {{-1, 1, -1}, {0, 1, 1}, {0, 0, -1}}, HitAndMissMode.Thinning ));
filterSequence.Add(new AForge.Imaging.Filters.HitAndMiss(
new short [,] {{0, -1, 1}, {0, 1, 1}, {0, -1, 1}}, HitAndMissMode.Thinning ));
filterSequence.Add(new AForge.Imaging.Filters.HitAndMiss(
new short [,] {{0, 0, -1}, {0, 1, 1}, {-1, 1, -1}}, HitAndMissMode.Thinning ));
// create filter iterator for 10 iterations
AForge.Imaging.Filters.FilterIterator filter =
new AForge.Imaging.Filters.FilterIterator(filterSequence, 10);

Jawaban Tugas 7

Deteksi Warna Kulit


Satu fungsi image adalah satu penyajian matematis dari satu image, antara lain: f ( x) = f ( x,y ) intensitas cahaya atau daya pada posisi x. Satu dapat tulis: f ( x) = i( x). r ( x) dengan i (x ) iluminasi dan r (x ) pemantulan. Keduanya adalah terbatas: MEMASUKI<= i( x) <= dan memasuki<= r ( x) <= 1, sesuai dengan total pemantulan batas serapan dan penjumlahan. Pentingnya r (x ) dalam hal ini, tapi dengan cahaya struktur dan bentuk dari menaungi i(x ) permainan satu peran penting. Dengan tampilan hitam dan putih , f ( x) adalah satu nilai skalar; di image spektral multi f (x ) adalah satu nilai vektor. Image yang punya f 3 dimensi: f ( x) = { fred (x ), fgreen (x ), fblue (x )}. Pencitraan image diambil dari satelit atau pesawat udara, menghasilkan satu image yang mana dapat bisa berada pada dimensi 30 sampai dimensi 256 . Untuk 3 - D menggambar satu x= penggunaan {x,y,x }, dan untuk satu gugus berkala image: f ( x,t ).

Satu model pendigitan dideskripsikan pada koordinat digtal ruang dan waktu, memanggil sampling, dan nilai intensitas tersebut, disebut dengan kuantisasi. Kamera CCD dan scanner sering mempergunakan persegi untuk melakukan sampling; pancaran pemasukan kemudian adalah terintegrasi berlalu area atau bagian dari ini. Untuk menggambar image yang mana harus diperlihatkan pada televisi, segiempat memiliki sisi dengan rasio 4:3 ( rasio aspek) atau 16:9 untuk layar lebar paling baru standar TV. Format lain digunakan juga pada kamera CCD percobaan seperti titik bersudut enam. Ini mempunyai keuntungan pada satu titik yang punya memiliki jenis sesuatu dari titik berdekatan.

Ketika memilih satu sistem kamera lensa zoom, pastikan bahwa resolusinya cukup tinggi jadi saat itu resolusi paling kecil punya satu luas permukan dari paling tidak pada suatu titik tertentu. Banyaknya pixel yang diperlukan tergantung pada kebutuhan yang diukur dan dengan akurasi yang dihitung. Lebih tinggi daya pisah, makin banyak tempat yang diperlukan untuk penyimpanan ini. Waktu kalkulasi untuk algoritma juga bertambah, misal seperti n.ln (n ), n2 atau n3, n menjadi beberapa titik.

Itulah sebabnya mengapa daya pisah piramida dipergunakan: antara lain dari satu 512*512 memperoleh image, kita hitung pertama 256*256, 128*128, 64*64, dsb. image. Menemukan objek dapat terjadi pada 64*64 gambar. Menentukan permukaan dari satu objek kemudian lebih tepat pada 512*512 gambar. Tentu, waktu yang ada harus dibebani siap sedia dibutuhkan ke bangun piramida seperti halnya ingatan ekstra memerlukan simpan image. Bagaimanapun, sejumlah titik pada image ekstra tidak akan pernah lebih dari sejumlah titik pada image asli (melihat bab 7.1.1). Sejumlah bytes memerlukan untuk menyimpan data intermediate, seperti itu tepi dari objek, dapat kurang

Jawaban Tugas 5

Program di bawah ini merupakan program utama dari program untuk pengenalan angka dari 0 - 9 :

//Konversi dari data pixel ke RGB dan dari data RGB ke data Pixel:
void WarnaToRGB(long int warna,int *Red, int *Green, int *Blue)
{
*Red = warna & 0x000000FF;
*Green = (warna & 0x0000FF00) >> 8;
*Blue = (warna & 0x00FF0000) >> 16;
}
long int RGBToWarna(int Red, int Green, int Blue){return(Red+(Green<<8)+(Blue<<16));
}

//Program untuk melakukan load angka (*.bmp).
void CAngkaDlg::OnLoad1()
{static char BASED_CODE szFilter[]="Bitmap Files (*.bmp)|*.bmp||";
CFileDialog m_ldFile(TRUE,"*.bmp",name, OFN_HIDEREADONLY|OFN_OVERWRITEPROMPT,szFilter);
if(m_ldFile.DoModal()==IDOK) { name=m_ldFile.GetPathName();
}
CDC* pDC = m_pic1.GetDC(); CDC dcMem;
CRect rect; BITMAP bm;
HBITMAP hBitmap=(HBITMAP)::LoadImage(AfxGetInstanceHandle(),name,IMAGE_BITMAP,0,0,LR_LOADFROMFILE|LR_CREATEDIBSECTION);
if(hBitmap) {
if(m_bmpBitmap.DeleteObject()) m_bmpBitmap.Detach(); m_bmpBitmap.Attach(hBitmap);
}
m_pic1.GetClientRect(rect); m_bmpBitmap.GetBitmap(&bm);
dcMem.CreateCompatibleDC(pDC); dcMem.SelectObject(&m_bmpBitmap);
pDC->StretchBlt(0,0,rect.Width(),rect.Height(),&dcMem,0,0, bm.bmWidth,bm.bmHeight,SRCCOPY);
}

//Program untuk menampilkan proyeksi integral horizontal dari angka .
void CAngkaDlg::OnHip1() {
int i,j; int red,green,blue; long int warna;
CDC* pDC = m_pic1.GetDC(); CDC dcMem; CRect rect; BITMAP bm;
HBITMAP hBitmap=(HBITMAP)::LoadImage(AfxGetInstanceHandle(),name,IMAGE_BITMAP,0,0,LR_LOADFROMFILE|LR_CREATEDIBSECTION);
m_pic1.GetClientRect(rect); m_bmpBitmap.GetBimap(&bm);
dcMem.CreateCompatibleDC(pDC); dcMem.SelectObject(&m_bmpBitmap);
for(j=0;j<,bm.bmWidth;j++){
hx1[j]=0;
for(i=0;i<,bm.bmHeight;i++)
{
warna=dcMem.GetPixel(j,i);
WarnaToRGB(warna,&red,&green,&blue);
hx1[j]+=(float)(255-red)/255;}
hx1[j]=hx1[j]/2;
}
CDC* pDC1 = m_pic3.GetDC();
for(i=1;iMoveTo(i*0.75,0);
pDC1->LineTo(i*0.75,hx1[i]); }
pDC->StretchBlt(0,0,rect.Width(),rect.Height(),&dcMem,0,0, bm.bmWidth,bm.bmHeight,SRCCOPY);
}

//Program untuk menampilkan proyeksi integral vertikal dari angka.
void CAngkaDlg::OnVip1() {
int i,j; int warna,red,green,blue; CDC* pDC = m_pic1.GetDC();
CDC dcMem1; CRect rect; BITMAP bm;
HBITMAP hBitmap=(HBITMAP)::LoadImage(AfxGetInstanceHandle(),name,IMAGE_BITMAP,0,0,LR_LOADFROMFILE|LR_CREATEDIBSECTION);
if(hBitmap) {
if(m_bmpBitmap.DeleteObject()) m_bmpBitmap.Detach();
m_bmpBitmap.Attach(hBitmap); }
m_pic1.GetClientRect(rect); m_bmpBitmap.GetBitmap(&bm);
dcMem1.CreateCompatibleDC(pDC); dcMem1.SelectObject(&m_bmpBitmap);
for(j=0;j<,bm.bmHeight;j++) {
hy1[j]=0;
for(i=0;i<,bm.bmWidth;i++) {
warna=dcMem1.GetPixel(j,i);
warnaToRGB(warna,&red,&green,&blue);
hy1[j]+=(float)(255-red)/255; }
hy1[j]=hy1[j]/2;
}
CDC*pDC1= m_pic2.GetDC(); for(i=0;i
pDC1->MoveTo(0,0.75*i); pDC1->LineTo(hy1[i],0.75*i);
}}

Jawaban Tugas 4

program:
void CMbohDlg::OnButton1()
{ int i,j,red,green,blue,gray; long int warna,warnagray;
CDC* pDC = m_pic1.GetDC(); CDC dcMem1; CRect rect; BITMAP bm;
HBITMAP hBitmap=(HBITMAP)::LoadImage(AfxGetInstanceHandle(),"a.bmp",IMAGE_BITMAP, 0, 0, LR_LOADFROMFILE|LR_CREATEDIBSECTION);
if(hBitmap)
{ if(m_bmpBitmap.DeleteObject()) m_bmpBitmap.Detach(); m_bmpBitmap.Attach(hBitmap);
}
m_pic1.GetClientRect(rect); m_bmpBitmap.GetBitmap(&bm);
dcMem1.CreateCompatibleDC(pDC); dcMem1.SelectObject(&m_bmpBitmap);
for(i=0;iStretchBlt(0,0,rect.Width(),rect.Height(),&dcMem1,0,0,bm.bmWidth,bm.bmHeight,SRCCOPY);
}

void CMbohDlg::OnButton2()
{ int i,j,red,green,blue,th; long int warna,wgray,xgray; CDC* pDC = m_pic2.GetDC(); CDC dcMem1;
CRect rect; BITMAP bm;
HBITMAP hBitmap=(HBITMAP)::LoadImage(AfxGetInstanceHandle(),"a.bmp",IMAGE_BITMAP, 0, 0, LR_LOADFROMFILE|LR_CREATEDIBSECTION);
if(hBitmap)
{
if(m_bmpBitmap.DeleteObject()) m_bmpBitmap.Detach(); m_bmpBitmap.Attach(hBitmap);
}
m_pic2.GetClientRect(rect); m_bmpBitmap.GetBitmap(&bm);
dcMem1.CreateCompatibleDC(pDC); dcMem1.SelectObject(&m_bmpBitmap);
th= int (256/16);
for(i=0;iStretchBlt(0,0,rect.Width(),rect.Height(),&dcMem1,0,0,bm.bmWidth,bm.bmHeight,SRCCOPY);
}

//fungsi menggubah warna ke rgb
void WarnaToRGB(long int warna,int *Red, int *Green, int *Blue)
{ *Red = warna & 0x000000FF; *Green = (warna & 0x0000FF00) >> 8;
*Blue = (warna & 0x00FF0000) >> 16; }

//fungsi mengubah rgb ke warna
long int RGBToWarna(int Red, int Green, int Blue)
{ return(Red+(Green<<8)+(blue<<16));}

Laporan Resmi Praktikum 7

Analisa :

1. Tugas 1

a. Histogram citra gray scale : grafik yang menggambarkan hubungan antara suatu nilai dan banyaknya nilai itu muncul pada sebuah data

b. Kumulatif histogram citra gray scale : banyaknya kemunculan suatu nilai pada sebuah data

c. Histogram equalisasi citra gray scale : suatu proses perataan histogram, dimana distribusi nilai derajat keabuan pada suatu citra dibuat rata

2. Tugas 2


Citra yang dihasilkan menggunakan metode penambahan contrass menjadi lebih terang dari citra aslinya. Namun citra yang dihasilkan tidak teralu baik (terlalu terang).

3. Tugas 3

Citra yang dihasilkan menggunakan metode penambahan brightness menjadi lebih terang dari citra aslinya. Namun citra yang dihasilkan tidak terlalu baik (kabur)

4. Tugas 4

Hasil dari hequalization ternyata sesuai dengan yang terdapat pada teori yaitu naik secara linier. Hal tersebut dikarenakan Hequalization (perataan histogram) adalah suatu proses dimana histogram diratakan berdasarkan suatu fungsi linier (garis lurus)

5. Tugas 5
Citra yang didapatkan melalui proses perbaikan citra (enhancement) menggunakan histogram equalisasi ternyata memang lebih baik (jelas) dibandingkan dengan citra aslinya.

Kesimpulan :
1. Metode histogram equalisasi (perataan citra) memang baik digunakan untuk proses enhancement. Citra yang dihasilkan menjadi lebih baik (jelas)
2. Histogram equalization dilakukan dengan cara meratakan distribusi nilai derajat keabuan dari suatu citra.

Laporan Resmi Praktikum 6

Analisa :

1. Latihan 1
a. Transformasi citra negative

Inversi citra adalah proses negatif pada citra, dimana setiap nilai citra dibalik dengan acuan threshold yang diberikan. Gambar yang dihasilkan baru sedikit terlihat ketika slider dimaksimalkan. Untuk citra dengan derajat keabuan 256, proses inversi citra didefinisikan dengan: xn = 255 – x

b. Transformasi citra dengan fungsi LOG


Transformasi menggunakan fungsi LOG akan mempengaruhi contras dari suatu citra, citra yang ditransformasi menggunakan metode ini akan terlihat lebih terang.

c.Transformasi citra dengan fungsi inverse LOG


Transformasi menggunakan fungsi LOG akan mempengaruhi contras dari suatu citra, citra yang ditransformasi menggunakan metode ini akan terlihat lebih gelap.

d.Transformasi citra Nth power

Transformasi citra Nth power menghasilkan citra yang menyerupai grayscale.

e.Transformasi citra Nth root power


Transformasi citra Nth root power menghasilkan citra yang lebih contras menyerupai transformasi menggunakan fungsi LOG


2. Latihan 2


• Negative : Semakin besar input gray level yang diberikan maka semakin kecil nilai output gray level yang dihasilkan. Nilai output yang didapatkan linier.
• LOG : Mula-mula nilai output gray level yang didapatkan mengalami peningkatan yang cukup besar seiring bertambahnya nilai input. Namun saat mencapai nilai input tertentu, peningkatan nilai output menjadi menurun hingga mendekati kondisi steady.
• Inverse LOG : Mula-mula nilai gray level yang didapatkan mengalami peningkatan yang kecil seiring bertambahnya nilai output. Namun saat mencapai nilai input tertentu, nilai output mengalami peningkatan yang cukup besar hingga mendekati kondisi steady
• Nth power : Karakteristiknya hamper sama seperti inverse LOG, namun lebih mendekati linier.
• Nth power root : Karakteristiknya hamper sama seperti LOG, namun lebih mendekati linier

Kesimpulan :
1. Transformasi citra dapat dilakukan dengan berbagai cara, diantaranya dengan inverse (negative), proses logaritmik (LOG dan inverse LOG) , dan power law (Nth power dan Nth power root).
2. Untuk transformasi inverse diperlukan nilai maksimum yang didapatkan dari slider. Untuk transformasi LOG dan inverse LOG diperlukan nilai C yang diinputkan melalui text box. Sedangkan untuk transformasi power law dibutuhkan nilai C dan Y yang diinputkan melalui text box

Laporan Resmi Praktikum 5

Analisa :

1. Latihan 1





Source code untuk brightness :


Nilai warna pada setiap pixel akan diambil rata-rata red, green dan bluenya kemudian nilai rata-rata itu akan ditambahkan dengan nilai brightness yang didapat dari textbox, nilai warna akan dibatasi dari 0 sampai dengan 255,kemudian semua titik akan diberikan nilai warna baru tersebut 2. Latihan 2








Source code untuk contrass :

Sama dengan proses brightness pada gambar RGB tetapi nilai k tidak ditambahkan dengan rata-rata nilai red, green bluenya melainkan dikalikan

3. Latihan 3


Source code untuk autolevel :


Auto level akan mengatur brightness dan contrass gambar secara otomatis, dengan cara mencari nilai terbesar dan terkecil rata-rata red green blue tiap-tiap pixel, setelah itu akan dicari jarak antara nilai terkcil dan terbesar yang akan dijadikan sebagai nilai untuk memperbaiki citra, dalam hal ini citra akan diubah ke format grayscale

Kesimpulan :

1. Brightness adalah proses penambahan kecerahan dari nilai derajat keabuan. Proses brightness ini dilakukan dengan menambahkan nilai derajat keabuan dengan suatu nilai penambah.
2. Mengubah kontras dari suatu citra adalah proses pengaturan nilai range interval pada setiap nilai derajat keabuan

Laporan Resmi Praktikum 4

Analisa :

1. Latihan 1
- Pada pengubahan sebuah gambar menjadi grayscale dapat dilakukan dengan cara mengambil semua pixel pada gambar kemudian warna tiap pixel akan diambil informasi mengenai 3 warna dasar yaitu merah, biru dan hijau (melalui fungsi warnatoRGB), ketiga warna dasar ini akan dijumlahkan kemudian dibagi tiga sehingga didapat nilai rata-rata. Nilai rata-rata inilah yang akan dipakai untuk memberikan warna pada pixel gambar sehingga warna menjadi grayscale, tiga warna dasar dari sebuah pixel akan diset menjadi nilai rata-rata (melalui fungsi RGBtowarna)
- Proses dari rumus keduanya hampir sama, bedanya pada rumus pertama warna pada setiap pixel yang telah dirata-rata akan dikalikan dengan nilai derajat keabuan (th), sehingga terjadi pengelompokan warna menjadi beberapa kelompok sesuai dengan nilai kuantisasinya.

2. Latihan 2
a. Untuk rumus x = 0.2r + 0.2g + 0.5b

b. Untuk rumus x = 0.5r + 0.5g + 0b

c. Untuk rumus x = 0.5r + 0g + 0.5b

Gambar yang paling terang diperoleh pada saat menggunakan rumus ke-2 (x = 0.5r + 0.5g + 0b). Sedangkan gambar paling tidak terang diperoleh saat menggunakan rumus ke-1 (x = 0.2r + 0.2g + 0.5b).

3. Latihan 3
- Thresholding digunakan untuk mengatur jumlah derajat keabuan yang ada pada citra. Dengan menggunakan thresholding maka derajat keabuan bisa diubah sesuai keinginan, misalkan diinginkan menggunakan derajat keabuan 16, maka tinggal membagi nilai derajat keabuan dengan 16. Proses thresholding ini pada dasarnya adalah proses pengubahan kuantisasi pada citra, sehingga untuk melakukan thresholding dengan derajat keabuan dapat digunakan rumus:

dimana :
w adalah nilai derajat keabuan sebelum thresholding
x adalah nilai derajat keabuan setelah thresholding
- Hubungan thresholding dengan kuantisasi citra yaitu kuantisasi citra dapat diperoleh berdasarkan derajat keabuan yang dimasukkan dalam rumus thresholding.

4. Latihan 4
Gambar dengan thresholding 2


Gambar hasil konversi citra ke citra biner


Ternyata gambar yang dihasilkan dengan nilai thresholding 2 dan gambar hasil konversi citra ke citra biner tidak sama. Untuk gambar yang pertama digunakan metode thresholding dengan nilai derajad keabuan sebesar 2.

Kesimpulan :

1. Pada proses thresholding, kuantisasi citra yang bervariasi dapat diperoleh dengan mengubah nilai derajat keabuan pada rumus thresholding.
2. Proses kuantisasi hampir sama dengan grayscale, bedanya warna pada setiap pixel yang telah dirata-rata akan dikalikan dengan nilai derajat keabuan (th), sehingga terjadi pengelompokan warna mejadi beberapa kelompok sesuai dengan nilai kuantisasinya

Jawaban Tugas2

Tugas 2

1. Tambahan program pada button untuk melakukan load gambar:

void CPrak11_1Dlg::OnButton1()
{
// TODO: Add your control notification handler code here
static char BASED_CODE szFilter[]="Bitmap Files (*.bmp)|*.bmp||";
CFileDialog m_ldFile(TRUE, "*.bmp", name,
OFN_HIDEREADONLY|OFN_OVERWRITEPROMPT, szFilter);
if(m_ldFile.DoModal()==IDOK)
{
name=m_ldFile.GetPathName();
}
CDC* pDC = m_pic1.GetDC();// mengarah kontrol picture
CDC dcMem; //mengarahkan obyek yg sdh dipilih pd bitmap
CRect rect;//kotak di picture
BITMAP bm;//mendefinisikan fungsi2 yg ada d bitmap
HBITMAP hBitmap=(HBITMAP)::LoadImage(AfxGetInstanceHandle(),
name ,IMAGE_BITMAP, 0, 0, LR_LOADFROMFILE|LR_CREATEDIBSECTION);
if(hBitmap)
{
if(m_bmpBitmap.DeleteObject())
m_bmpBitmap.Detach();
m_bmpBitmap.Attach(hBitmap);
}
m_pic1.GetClientRect(rect);//
m_bmpBitmap.GetBitmap(&bm);//
dcMem.CreateCompatibleDC(pDC);
//pDC->MoveTo(10,190);
//pDC->LineTo(300,190);
dcMem.SelectObject(&m_bmpBitmap);
pDC->StretchBlt(0,0,rect.Width(),rect.Height(),&dcMem,
0,0,bm.bmWidth,bm.bmHeight,SRCCOPY);
}

2. Tambahan program pada button 2 yang menampilkan warna merah:
void CPrak11_1Dlg::OnButton2()
{
// TODO: Add your control notification handler code here
int i,j,red,green,blue;
long int warna;
CDC* pDC = m_pic1.GetDC();// mengarah kontrol picture
CDC dcMem1; //mengarahkan obyek yg sdh dipilih pd bitmap
CRect rect;//kotak di picture
BITMAP bm;//mendefinisikan fungsi2 yg ada d bitmap
int hr[256];
HBITMAP hBitmap=(HBITMAP)::LoadImage(AfxGetInstanceHandle(),
name,IMAGE_BITMAP, 0, 0, LR_LOADFROMFILE|LR_CREATEDIBSECTION);
if(hBitmap)
{
if(m_bmpBitmap.DeleteObject())
m_bmpBitmap.Detach();
m_bmpBitmap.Attach(hBitmap);
}
m_pic1.GetClientRect(rect);//
m_bmpBitmap.GetBitmap(&bm);//

dcMem1.CreateCompatibleDC(pDC);
dcMem1.SelectObject(&m_bmpBitmap);

for(i=0;i<256;i++)
hr[i]=0;
for(i=0;i
for(j=0;j
{
warna=dcMem1.GetPixel(j,i);
WarnaToRGB(warna,&red,&green,&blue);
hr[red]=hr[red]+1;
}
float hmax=hr[0];
for(i=1;i<256;i++)
{
if(hr[i]>hmax)
hmax=hr[i];
}
for(i=0;i<256;i++)
hr[i]=120*hr[i]/hmax;

CDC* pDC1=m_pic2.GetDC();
pDC1->MoveTo(0,100);
pDC1->LineTo(550,100); //sb x
pDC1->MoveTo(0,100-(int)hr[0]); //ttk h[0]
for(i=1;i<256;i++)
{
pDC1->MoveTo(i*2,100);
pDC1->LineTo(i*2,100-(int)hr[i]);
}
}

3. Merubah data pixel ke RGB:

void WarnaToRGB(long int warna,int *Red, int *Green, int *Blue)
{
*Red = warna & 0x000000FF;
*Green = (warna & 0x0000FF00) >> 8;
*Blue = (warna & 0x00FF0000) >> 16;
}

4. Mengubah RGB ke data pixel:

long int RGBToWarna(int Red, int Green, int Blue)
{
return(Red+(Green<<8)+(Blue<<16));
}

Laporan Resmi2

semua ketidaksempurnaan pada gambar di atas, yaitu adanya gambar lain yang masuk pada tampilan warna blue, namun untuk hasil output pada kombinasi warna RGB masing-masing bernilai 255, 255, 255 adalah warna putih hal ini sudah termasuk memenuhi kriteria.
Pada percobaan kedua memahami maksud dari percobaan ini. Yaitu bagaimana kita memproses gambar dengan mengambil warna RGB (red,green,blue)
Tampilan awal adalah pada saat penekanan tombol merah warna yang keluar adalah merah. Begitu juga sama halnya untuk warna hijau dan biru. dan menamplikan semua warna langsung yaitu Red, Green, dan Blue

Laporan Resmi Percobaan 1

Program :

// dialogsDlg.cpp : implementation file
//

#include "stdafx.h"
#include "dialogs.h"
#include "dialogsDlg.h"

#ifdef _DEBUG
#define new DEBUG_NEW
#undef THIS_FILE
static char THIS_FILE[] = __FILE__;
#endif

/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// CAboutDlg dialog used for App About

class CAboutDlg : public CDialog
{
public:
CAboutDlg();

// Dialog Data
//{{AFX_DATA(CAboutDlg)
enum { IDD = IDD_ABOUTBOX };
//}}AFX_DATA

// ClassWizard generated virtual function overrides
//{{AFX_VIRTUAL(CAboutDlg)
protected:
virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX); // DDX/DDV support
//}}AFX_VIRTUAL

// Implementation
protected:
//{{AFX_MSG(CAboutDlg)
//}}AFX_MSG
DECLARE_MESSAGE_MAP()
};

CAboutDlg::CAboutDlg() : CDialog(CAboutDlg::IDD)
{
//{{AFX_DATA_INIT(CAboutDlg)
//}}AFX_DATA_INIT
}

void CAboutDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX)
{
CDialog::DoDataExchange(pDX);
//{{AFX_DATA_MAP(CAboutDlg)
//}}AFX_DATA_MAP
}

BEGIN_MESSAGE_MAP(CAboutDlg, CDialog)
//{{AFX_MSG_MAP(CAboutDlg)
// No message handlers
//}}AFX_MSG_MAP
END_MESSAGE_MAP()

/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// CDialogsDlg dialog

CDialogsDlg::CDialogsDlg(CWnd* pParent /*=NULL*/)
: CDialog(CDialogsDlg::IDD, pParent)
{
//{{AFX_DATA_INIT(CDialogsDlg)
m_lbl = _T("");
//}}AFX_DATA_INIT
// Note that LoadIcon does not require a subsequent DestroyIcon in Win32
m_hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDR_MAINFRAME);
}

void CDialogsDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX)
{
CDialog::DoDataExchange(pDX);
//{{AFX_DATA_MAP(CDialogsDlg)
DDX_Control(pDX, IDC_pic1, m_pic1);
DDX_Control(pDX, IDC_BUTTON2, m_tampilpic);
DDX_Control(pDX, IDC_BUTTON1, m_tampillabel);
DDX_Text(pDX, IDC_label, m_lbl);
//}}AFX_DATA_MAP
}

BEGIN_MESSAGE_MAP(CDialogsDlg, CDialog)
//{{AFX_MSG_MAP(CDialogsDlg)
ON_WM_SYSCOMMAND()
ON_WM_PAINT()
ON_WM_QUERYDRAGICON()
ON_BN_CLICKED(IDC_BUTTON1, OnButton1)
ON_BN_CLICKED(IDC_BUTTON2, OnButton2)
//}}AFX_MSG_MAP
END_MESSAGE_MAP()

/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// CDialogsDlg message handlers

BOOL CDialogsDlg::OnInitDialog()
{
CDialog::OnInitDialog();

// Add "About..." menu item to system menu.

// IDM_ABOUTBOX must be in the system command range.
ASSERT((IDM_ABOUTBOX & 0xFFF0) == IDM_ABOUTBOX);
ASSERT(IDM_ABOUTBOX < psysmenu =" GetSystemMenu(FALSE);">AppendMenu(MF_SEPARATOR);
pSysMenu->AppendMenu(MF_STRING, IDM_ABOUTBOX, strAboutMenu);
}
}

// Set the icon for this dialog. The framework does this automatically
// when the application's main window is not a dialog
SetIcon(m_hIcon, TRUE); // Set big icon
SetIcon(m_hIcon, FALSE); // Set small icon

// TODO: Add extra initialization here

return TRUE; // return TRUE unless you set the focus to a control
}

void CDialogsDlg::OnSysCommand(UINT nID, LPARAM lParam)
{
if ((nID & 0xFFF0) == IDM_ABOUTBOX)
{
CAboutDlg dlgAbout;
dlgAbout.DoModal();
}
else
{
CDialog::OnSysCommand(nID, lParam);
}
}

// If you add a minimize button to your dialog, you will need the code below
// to draw the icon. For MFC applications using the document/view model,
// this is automatically done for you by the framework.

void CDialogsDlg::OnPaint()
{
if (IsIconic())
{
CPaintDC dc(this); // device context for painting

SendMessage(WM_ICONERASEBKGND, (WPARAM) dc.GetSafeHdc(), 0);

// Center icon in client rectangle
int cxIcon = GetSystemMetrics(SM_CXICON);
int cyIcon = GetSystemMetrics(SM_CYICON);
CRect rect;
GetClientRect(&rect);
int x = (rect.Width() - cxIcon + 1) / 2;
int y = (rect.Height() - cyIcon + 1) / 2;

// Draw the icon
dc.DrawIcon(x, y, m_hIcon);
}
else
{
CDialog::OnPaint();
}
}

// The system calls this to obtain the cursor to display while the user drags
// the minimized window.
HCURSOR CDialogsDlg::OnQueryDragIcon()
{
return (HCURSOR) m_hIcon;
}

void CDialogsDlg::OnButton1()
{
// TODO: Add your control notification handler code here
SetDlgItemText(IDC_label,"Belajar Prak Citra dgn VC++ dan MFC");
}

void CDialogsDlg::OnButton2()
{
// TODO: Add your control notification handler code here
CDC* pDC = m_pic1.GetDC();//
CDC dcMem1;
CRect rect;//kotak di picture
BITMAP bm;//
HBITMAP
hBitmap=(HBITMAP)::LoadImage(AfxGetInstanceHandle(),"ibra.bmp",IMAGE_BITMAP, 0, 0, LR_LOADFROMFILE|LR_CREATEDIBSECTION);
if(hBitmap)
{
if(m_bmpBitmap.DeleteObject())
m_bmpBitmap.Detach();
m_bmpBitmap.Attach(hBitmap);
}
m_pic1.GetClientRect(rect);//
m_bmpBitmap.GetBitmap(&bm);//
dcMem1.CreateCompatibleDC(pDC);
dcMem1.SelectObject(&m_bmpBitmap);
pDC->StretchBlt(0,0,rect.Width(),rect.Height(),&dcMem1,
0,0,bm.bmWidth,bm.bmHeight,SRCCOPY);//
}

Dasar Pengolahan Citra (1)

1. Tujuan:

1. Mahasiswa dapat membuat program untuk memproses gambar dengan mengambil warna RGB
2. Mahasiswa dapat membuat program untuk memproses gambar dengan meletakkan warna RGB pada lokasi x dan y

2. Dasar Teori:

Dasar dari pengolahan citra adalah pengolahan warna RGB pada posisi tertentu. Dalam pengolahan citra warna dipresentasikan dengan nilai hexadesimal dari 0x00000000 sampai 0x00ffffff. Warna hitam adalah 0x00000000 dan warna putih adalah 0x00ffffff. Definisi nilai warna di atas seperti gambar 2.1, variabel 0x00 menyatakan angka dibelakangnya adalah hexadecimal

Terlihat bahwa setiap warna mempunyai range nilai 00 (angka desimalnya adalah 0) dan ff (angka desimalnya adalah 255), atau mempunyai nilai derajat keabuan 256 = 28. Dengan demikian range warna yang digunakan adalah (28)(28)(28) = 224 (atau yang dikenal dengan istilah True Colour pada Windows). Nilai warna yang digunakan di atas merupakan gambungan warna cahaya merah, hijau dan biru seperti yang terlihat pada gambar 2.2. Sehingga untuk menentukan nilai dari suatu warna yang bukan warna dasar digunakan gabungan skala kecerahan dari setiap warnanya.




Dari definisi diatas untuk menyajikan warna tertentu dapat dengan mudah dilakukan, yaitu dengan mencampurkan ketiga warna dasar RGB, table 1. berikut memperlihatkan contoh-contoh warna yang bisa digunakan
Tabel 1. Contoh-contoh warna dalam hexadesimal







Untuk mengetahui kombinasi warna, perlu dibuat suatu program yang dapat menampilkan warna sesuai dengan nilai yang dimasukkan sehingga dapat dicoba berbagai macam kombinasi warna RGB seperti gambar 2.2.

3. Percobaan:
3.1. Cara Memproses Gambar
1. Cara memproses gambar
• Buat aplikasi AppWizard seperti pada praktikum 1 dan beri nama project dengan satu
• Buat disain dialog seperti pada gambar 2.3. dengan 3 buah control picture dan 3 buah button

Gambar 2.3. Disain dialog project dialogproses

• Rubah properti control dan tambahkan class variabel control tipe dan membernya seperti pada gambar 2.4

Gambar 2.4. Properti dan Class Member Control dialogproses

Tambahkan program pada saat button1 click seperti di bawah ini, akan memberikan warna merah pada bitmap (fungsi setpixel) dan menampilkan kembali nilai dari piksel tertentu (fungsi getpixel).
Button1
void Cprak2Dlg::OnButton1()
{
// TODO: Add your control notification handler code here
CDC* pDC = m_picr.GetDC();
CDC dcMem;
CRect rect;
BITMAP bm;//
int i,j;
long int warna;
char str[5];
HBITMAP hBitmap=(HBITMAP)::LoadImage(AfxGetInstanceHandle(),
"pens.bmp",IMAGE_BITMAP, 0, 0,
LR_LOADFROMFILE|LR_CREATEDIBSECTION);
if(hBitmap)
{
if(m_bmpBitmap.DeleteObject())
m_bmpBitmap.Detach();
m_bmpBitmap.Attach(hBitmap);
}
m_picr.GetClientRect(rect);
m_bmpBitmap.GetBitmap(&bm);
dcMem.CreateCompatibleDC(pDC);
dcMem.SelectObject(&m_bmpBitmap);
for(i=0;iStretchBlt(0,0,rect.Width(),rect.Height(),&dcMem,
0,0,bm.bmWidth,bm.bmHeight,SRCCOPY);
// membaca warna pada titik
warna=dcMem.GetPixel(5,5);
sprintf(str,"%ld",warna);
pDC->TextOut(10,10,str);
}

Button2
void Cprak2Dlg::OnButton2()
{
// TODO: Add your control notification handler code here
CDC* pDC = m_picg.GetDC();
CDC dcMem;
CRect rect;
BITMAP bm;//
int i,j;
long int warna;
char str[5];
HBITMAP hBitmap=(HBITMAP)::LoadImage(AfxGetInstanceHandle(),
"pens.bmp",IMAGE_BITMAP, 0, 0,
LR_LOADFROMFILE|LR_CREATEDIBSECTION);
if(hBitmap)
{
if(m_bmpBitmap.DeleteObject())
m_bmpBitmap.Detach();
m_bmpBitmap.Attach(hBitmap);
}
m_picg.GetClientRect(rect);
m_bmpBitmap.GetBitmap(&bm);
dcMem.CreateCompatibleDC(pDC);
dcMem.SelectObject(&m_bmpBitmap);
for(i=0;iStretchBlt(0,0,rect.Width(),rect.Height(),&dcMem,
0,0,bm.bmWidth,bm.bmHeight,SRCCOPY);
// membaca warna pada titik
warna=dcMem.GetPixel(5,5);
sprintf(str,"%ld",warna);
pDC->TextOut(10,10,str);
}

Button3
void Cprak2Dlg::OnButton3()
{
// TODO: Add your control notification handler code here
CDC* pDC = m_picb.GetDC();
CDC dcMem;
CRect rect;
BITMAP bm;//
int i,j;
long int warna;
char str[5];
HBITMAP hBitmap=(HBITMAP)::LoadImage(AfxGetInstanceHandle(),
"pens.bmp",IMAGE_BITMAP, 0, 0,
LR_LOADFROMFILE|LR_CREATEDIBSECTION);
if(hBitmap)
{
if(m_bmpBitmap.DeleteObject())
m_bmpBitmap.Detach();
m_bmpBitmap.Attach(hBitmap);
}
m_picb.GetClientRect(rect);
m_bmpBitmap.GetBitmap(&bm);
dcMem.CreateCompatibleDC(pDC);
dcMem.SelectObject(&m_bmpBitmap);
for(i=0;iStretchBlt(0,0,rect.Width(),rect.Height(),&dcMem,
0,0,bm.bmWidth,bm.bmHeight,SRCCOPY);
// membaca warna pada titik
warna=dcMem.GetPixel(5,5);
sprintf(str,"%ld",warna);
pDC->TextOut(10,10,str);
}

2. Menambah header file
• Buka file prak2Dlg.h
• Tambahkan program seperti dibawah ini
// Construction
public:
Cprak2Dlg(CWnd* pParent = NULL); // standard constructor
CBitmap m_bmpBitmap;

3. Cara menjalankan program

• Pilih menu : Build->Execute (!)
• Click button1 : picture 1 diberi warna merah
• Click button2 : picture 2 diberi warna hijau
• Click button3 : picture 3 diberi warna biru
• Hasil running project dialogproses seperti pada gambar 2.5.

Gambar 2.5 Output

2.5. Latihan:

1. Buatlah program untuk mengubah warna 3 buah picture-box dengan tiga macam nilai RGB yang masing-masing bernilai 0-255, sedangkan picture box yang keempat bernilai RGB yang merupakan kombinasi nilai-nilai R, G dan B seperti gambar berikut ini:

Gambar 2.5. Contoh program test warna

Cobalah mengisi dengan kombinasi berikut ini, apakah hasil dari kombinasi warna RGB berikut ini:
(a) R=0, G=255, B=128
(b) R=128, G=128, B=50
(c) R=100, G=100, B=255

2. Buatlah program untuk melakukan perputaran citra yang setiap baris pada picture-box 1 menjadi kolom pada picture-box 2 dan setiap kolom pada picture box 1 menjadi baris pada picture box 2. Tampilan formnya sebagai berikut.

Gambar 2.6. Pembalikan gambar