Langsung ke konten utama

Edit Background Foto Kucing, Pilih Python atau Adobe Ilustrator?

Membandingkan hasil edit background foto kucing dengan Python dan Adobe Ilustrator

Pernahkah teman-teman memerlukan foto tanpa background? Foto tanpa latar belakang atau tanpa background seringkali digunakan desain tertentu. Selain untuk meningkatkan aspek artistik desain, foto tanpa background atau berlatar belakang putih juga digunakan dalam editing teknik blending layer dua atau lebih foto.

Dalam praktik kali ini, kita akan mencoba membandingkan hasil editing foto atau image diterapkan dengan bahasa Python dibandingkan dengan penggunaan aplikasi edit foto atau image menggunakan Adobe Ilustrator (AI).

Adapun data foto atau image yang kita gunakan dalam praktik ini adalah foto seekor kucing yang saya peroleh dari hasil jepretan rekan kerja saya. Sesi praktik pertama kita coba menggunakan step by step edit foto menggunakan Adobe Ilustrator untuk menghilangkan latar belakang foto. Teknik yang kita gunakan yaitu Clipping Mask. Inti dari teknik ini adalah menutupi bagian selain obyek yang terseleksi (menopengi) dengan path yang dibuat untuk membatasi obyek target. Masih bingung? Ada baiknya kita praktikkan saja langkah demi langkah berikut:

Edit Background Foto dengan Adobe Ilustrator

Mengaktifkan pen tools

Tahapan pertama kita hidupkan pen tool untuk membuat obyek batas antara kucing dengan latar belakangnya.

Proses membuat batas dengan pen tool selesai

Membuat path perlu dilakukan secara perlahan sedemikian rupa sehingga obyek target editing tidak ada bagian yang terpotong atau tidak terseleksi secara sempurna.

Menyeleksi dua layer

Berikutnya adalah menyeleksi dua layer, layer foto sebenarnya dengan layer hasil pembuatan dengan pen tool dengan cara drag sehingga muncul garis putih tipis seperti gambar di atas.

Memilik Clipping Mask

Langkah selanjutnya adalah memilih Make Clipping Mask dengan cara klik sehingga kedua layer tadi terseleksi sedemikian rupa dan membuat layer hasil pen tool menutup bagian selain obyek kucing. Hasilnya adalah sebagai berikut:

Kucing hasil edit background dengan Adobe Ilustrator (AI)

Hasil di atas kemudian kita bandingkan apabila kita menerapkan proses editing background dengan Python berikut:

Edit Background Foto dengan Python


Untitled

Berdasarkan dua hasil di atas, hasil editing menggunakan Python lumayan smooth dibandingkan teknik Clipping Mask Adobe Ilustrator. Tetapi, dari sisi efisiensi waktu editing juga menunjukkan bahwa penggunaan Python untuk editing foto lebih efisien ketimbang menggunakan Adobe Ilustrator. Namun, kelemahannya, hasil menggunakan Python justru ada bagian kucing yang terhapus halus, seperti kaki kanan belakang.

Demikian sedikit sharing kali ini, semoga bermanfaat. Selamat mempraktikkan!

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Mencari P - Value dan Titik Kritis Uji F, Uji t, Uji Chi Square, dan Uji Z Normal dengan R

Mencari nilai p-value dan titik kritis Bagi teman-teman yang pernah mengenal statistika, pasti familier dengan istilah p-value dan titik kritis. P-value biasanya didefinisikan sebagai probabiltas atau peluang maksimal yang diamati dari hasil uji statistik, bahasa gampangnya adalah besarnya kesalahan penelitian berdasarkan uji statistik. Sebagai contoh sederhana, dari 100 orang dengan nama masing-masing dan diklasifikasikan ke dalam gender nama perempuan dan nama laki-laki, didapatkan nilai p-value uji statistiknya sebesar 0,05 atau 5%. Itu artinya, dari 100 orang, ada kemungkinan sebanyak 5 orang yang namanya salah klasifikasi. Dari namanya terdeteksi sebagai nama perempuan, padahal aktualnya yang bersangkutan bergender laki-laki. Sedangkan titik kritis atau titik uji adalah nilai batas pengujian hipotesis statistik, apakah masuk dalam wilayah tolak hipotesis, ataukah gagal menolaknya. Titik ini berkaitan erat dengan nilai p-value . Kalau biasanya kita mendapatkan kedua nilai ini da...

Cara Mendowload dan Install R serta RStudio di Windows (Step by Step)

Cara Download dan Install R serta R Studio di Windows Halo teman-teman, mohon maaf karena beberapa waktu ini, blog ini sempat vakum dari unggahan. Kali ini saya akan coba berbagai mengenai bagaimana cara mengunduh ( download ) dan menginstal ( install ) program R sekaligus R Studio khususnya di Windows. Unggahan kali ini sedikit terbalik karena semestinya saya unggah terlebih dahulu pertama kali di blog ini, namun bukan masalah, mengingat kemarin ada beberapa pihak yang meminta untuk menerangkap bagaimana tahapan mengunduh dan instalasi R dan R Studio, jadinya saya dahulukan pada unggahan ini sebelum pembahasan mengenai Data Mining , Data Science , atau bahasan Big Data kita terlampau jauh. Baik, kita akan mulai dengan bagaimana mengunduh R dan R Studio melalui mesin pencari Google. R dan R Studio ini memang beberapa waktu terakhir ini booming , apalagi dengan munculnya konsep mengenai Big Data , Data Modelling, Data Mining, dan Data Science serta Data Visualization . Sebenarnya, men...

Analisis Tipologi Klassen (Klassen Typology) dan Visualisasi Spasialnya dengan R

Tipologi Klassen dan visualisasinya dengan R Halo teman-teman, sebelumnya kita telah membahas tentang analisis Shift Share dan Location Quotient (LQ) dengan menggunakan R. Kali ini, kita akan membahas mengenai satu lagi alat analisis yang sebenarnya merupakan alat analisis tiga serangkai dari SS dan LQ, yaitu analisis Tipologi Klassen. Dalam penelitian ekonomi kewilayahan, ketiga analisis ini seringkali digunakan, baik dalam rangka melihat perkembangan dan transformasi struktur ekonomi suatu wilayah maupun melihat keunggulan kompetitif dan keunggulan komparatif wilayah satu dengan wilayah lainnya dengan mengacu wilayah referensi. Terlebih dulu, sebelum melakukan visualisasi spasial menggunakan fungsi plot(), ada baiknya kita bahas terlebih dahulu mengenai Tipologi Klassen itu sendiri. Tipologi Klassen merupakan teknik pengelompokan sektor, subsektor, lapangan usaha, atau komoditas tertentu di wilayah analisis berdasarkan pertumbuhan nilai tambah wilayah analisis terhadap nasional atau...