{"text": "### Human: Menghasilkan pengklasifikasi yang dapat mengklasifikasikan antara dua kelas. ### Assistant: Tentu saja, untuk mengklasifikasikan antara dua kelas gambar yang ditangkap dalam dua adegan yang berbeda, kita perlu menerapkan pengklasifikasi gambar biner. Berikut adalah langkah-langkah yang dapat kita ikuti untuk mencapai ini: 1. Pra-Proses: Mulailah dengan memilah-milah gambar ke dalam ukuran dan format standar. 2. Ekstraksi Fitur: Ekstraksi fitur yang relevan dari gambar. Ada banyak teknik dan algoritma yang tersedia untuk tujuan ini, seperti SIFT, ORB, HOG, dll. Anda juga dapat menggunakan Jaringan Neural Konvolutional (CNN) yang telah dilatih sebelumnya sebagai ekstraktor fitur. 3. Penugasan Label: Atur label pada gambar berdasarkan adegan yang mereka miliki. Misalkan 1 diberi nilai '0' dan 2 diberi nilai '1'. 4. Pembagian Data: Pembagian data menjadi pengujian dan klasifikasi data. 5. Pembagian Data: Pembagian mesin untuk klasifikasi, karena kami memiliki dua set pengujian."}