Content Based Image Retrieval atau CBIR merupakan salah satu bentuk aplikasi computer vision untuk pencarian citra berdasarkan fitur yang ada pada citra itu sendiri. Sistem dibangun dengan memanfaatkan fitur utama dari citra yaitu fitur warna. Ekstraksi fitur warna yang umum dipakai adalah histogram warna, tetapi pada umumnya citra hadir dalam kondisi background yang sangat beragam, hal ini berpengaruh terhadap kebenaran hasil retrival. Optimasi CBIR yang dilakukan pada penelitian ini adalah menggunakan fitur warna dari foreground citra. Pada penelitian ini aplikasi CBIR dibangun dengan input citra query secara online dengan menggunakan kamera web. Proses pencarian dilakukan dengan pengambilan gambar online kemudian dengan metode proses ekstraksi fitur warna sehingga dapat diketahui informasi ciri dari gambar. Pemrosesan awal yang dilakukan adalah normalisasi ukuran (resize 320 x 240), normalisasi cahaya, menghilangkan background. Model warna yang digunakan pada ekstraksi fitur adalah HSV. Proses selanjutnya adalah histogram interseksi pada warna HSV. Hasil pengujian CBIR Online pada sepuluh kategori obyek diperoleh rata-rata kemiripan 94.4%. Histogram interseksi HSV dapat digunakan untuk memperoleh fitur ciri general citra. Pengujian CBIR Online dengan data citra di luar data training rata-rata kemiripan sebesar 90%
