火灾识别代码

具体描述看我博客。2、 具体的操作方法：将原图像进行RGB三通道分离，去取各个通道像素的值，根据实验得出的经验，对火灾像素定规则，规定各个分量之间的关系。根据这个规则对输入图像进行判断，创建一个新的图像，符合就在这个新的图像中保存火灾像素的位置，否则不保存（如图所示）；将创建的二值图像进行检测轮廓，根据轮廓组数进行火灾识别框的绘制，最后输出结果图像。

#include
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
void DrawFire（Mat &inputImg Mat foreImg）
{
	vector> contours_set;//保存轮廓提取后的点集及拓扑关系  

	findContours（foreImg contours_set CV_RETR_EXTERNAL CV_CHAIN_APPROX_NONE）;//CV_CHAIN_APPROX_NONE获取轮廓上所有像素点

	vector >::iterator iter = contours_set.begin（）;//iterator迭代器
	for （; iter != contours_set.end（）;）
	{
		Rect rect = boundingRect（*iter）;//1、计算*iter点集的矩形 获取包含点集对象的垂直矩阵
		if （rect.area（）> 0）
		{
			rectangle（inputImg rect Scalar（0 255 0））;//2、1和2共同构成点集对象的垂直矩阵
			++iter;
		}
		else
		{
			iter = contours_set.erase（iter）;
		}
	}
	namedWindow（“showFire“）;
	imshow（“showFire“ inputImg）;
	imwrite（“火焰识别.jpg“ inputImg）;
	waitKey（0）;
}
Mat CheckColor（Mat &inImg）
{
	Mat fireImg;
	fireImg.create（inImg.size（） CV_8UC1）;
	int redThre = 115; // 115~135  
	int saturationTh = 45; //55~65  
	Mat multiRGB[3];
	int a = inImg.channels（）;
	split（inImg multiRGB）; //将图片拆分成RGB三通道的颜色  

	for （int i = 0; i < inImg.rows; i++）
	{
		for （int j = 0; j < inImg.cols; j++）
		{
			float B G R;
			B = multiRGB[0].at（i j）; //每个像素的RGB值  
			G = multiRGB[1].at（i j）;
			R = multiRGB[2].at（i j）;
			int maxValue = max（max（B G） R）;
			int minValue = min（min（B G） R）;
			double S = （1 - 3.0*minValue / （R + G + B））;
			//R > RT  R>=G>=B  S>=（（255-R）*ST/RT）  
			if （R > redThre && R >= G && G >= B && S >0.20 && S >（（255 - R） * saturationTh / redThre））
			{
				fireImg.at（i j） = 255;
			}
			else
			{
				fireImg.at（i j） = 0;
			}
		}
	}

	dilate（fireImg fireImg Mat（5 5 CV_8UC1））;
	imshow（“fire“ fireImg）;
	imwrite（“火焰像素点.jpg“ fireImg）;
	waitKey（0）;

	DrawFire（inImg fireImg）;

	return fireImg;
}


int main（）
{   //主函数

	Mat inputImg = imread（“2.jpg“）;

	CheckColor（inputImg）;
	return 0;
}

 属性            大小     日期    时间   名称
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