python火焰检测颜色模型代码

该代码利用颜色模型去检测火焰, 分为3个模块, HSV, RGB, YCrCb 颜色空间, 根据论文定义, 设定判断的相关区间, 从而从图像中判断出火焰的位置, 对火灾的预防以及火焰的检测可以起到重要的作用. 主要采用numpy进行预处理

import cv2
import numpy as np

# 该算法主要提取的是火焰的轮廓信息 效果一般
def YCrCb_model（）:
    img_file = ‘fire_img/fire_img0.jpg‘
    src_img = cv2.imread（img_file）
    cv2.imshow（‘src‘ src_img）
    YCbCr_img = cv2.cvtColor（src_img cv2.COLOR_BGR2YCrCb）
    YCbCr_img_gaussian = cv2.GaussianBlur（YCbCr_img （9 9） 0）
    cv2.imshow（“1“ YCbCr_img）
    cv2.imshow（“2“ YCbCr_img_gaussian）

    # 火焰区域满足关系: Y（x y） > Cb（xy） Cr（xy）>Cb（xy）
    y cb cr = cv2.split（YCbCr_img_gaussian）
    rows cols n = YCbCr_img.shape
    mean_y = np.mean（y）
    mean_cr = np.mean（cr）
    mean_cb = np.mean（cb）
    des_img = np.zeros（（rows cols） YCbCr_img.dtype）

    # 计算论文中所给的待选区域颜色
    bool_matrix = （y > cb） & （cr < cb）
    # bool_matrix = （y > mean_y） & （cr < mean_cb） & （cr > mean_cr）

    print（bool_matrix）
    print（bool_matrix.shape）

    des_img[bool_matrix] = 255

    cv2.imshow（‘des_img‘ des_img）
    cv2.waitKey（0）
    cv2.destroyAllWindows（）


def HSV_model（）:
    img_file = ‘fire_img/fire_img0.jpg‘
    src_img = cv2.imread（img_file）
    cv2.imshow（‘src‘ src_img）
    hsv_img = cv2.cvtColor（src_img cv2.COLOR_BGR2HSV）
    h s v = cv2.split（hsv_img）

    rows cols n = src_img.shape

    des_img = np.zeros（（rows cols） src_img.dtype）

    bool_matrix = （s >= 200） & （s <= 280） & （v >= 127） & （v <= 255）

    print（np.max（v））
    # print（v）

    des_img[bool_matrix] = 255

    cv2.imshow（“des“ des_img）
    cv2.waitKey（0）
    cv2.destroyAllWindows（）

# 利用RGB颜色区间 基本可行 目前还有除0的问题
def RGB_model（）:
    img_file = ‘fire_img/fire_img0.jpg‘
    src_img = cv2.imread（img_file）
    cv2.imshow（‘src‘ src_img）
    b g r = cv2.split（src_img）
    r_mean = np.mean（r）

    rows cols n = src_img.shape

    des_img = np.zeros（（rows cols） src_img.dtype）

    x1 = g / （r+1）
    x2 = b / （r+1）

    # print（r）
    # print（“******“）
    # print（r+1）
    #
    # for m in r+1:
    #     for n in m:
    #         if n == 0:
    #             pass
                # print（‘fuck‘）

    bool_matrix = （r > r_mean） & （r > g） & （g > b） & （x1 >= 0.25） & （x1 <= 0.65） & （x2 >= 0.05） & （x2 <= 0.45）

    des_img[bool_matrix] = 255

    # image contours hierarchy = cv2.findContours（des_img cv2.RETR_TREE cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE）
    image contours hierarchy = cv2.findContours（des_img cv2.RETR_EXTERNAL cv2.CHAIN_APPROX_NONE）
    src_img = cv2.drawContours（src_img contours -1 （0 255 0） 3）

    cv2.imshow（“des“ des_img）
    cv2.imshow（“6“ src_img）
    cv2.waitKey（0）
    cv2.destroyAllWindows（）


if __name__ == ‘__main__‘:
    # YCrCb_model（）
    # RGB_model（）
    HSV_model（）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        2804  2019-04-12 11:47  demo2_flamex.py
     目录           0  2019-04-13 11:50  参考文献\
     文件     1794194  2019-04-03 12:15  参考文献\fastrcnn火焰检测.pdf
     文件     2647829  2019-04-03 21:13  参考文献\基于GMM与三维LBP纹理的视频火焰检测_严云洋.pdf
     文件     1204152  2019-04-03 21:13  参考文献\基于图像处理的嵌入式火焰检测系统_宋孟华.pdf
     文件     2044326  2019-04-03 21:13  参考文献\基于多特征的火灾监控系统设计_卢鑫.pdf
     文件     1818178  2019-04-03 21:13  参考文献\基于融合特征与支持向量机结合的火焰检测_熊昊.pdf
     文件     1873066  2019-04-03 21:13  参考文献\大空间图像型火焰检测方法研究_亓文杰.pdf