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OpenCV视频中火焰检测识别的示例分析

发表于:2024-11-26 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年11月26日,小编给大家分享一下OpenCV视频中火焰检测识别的示例分析,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!主要完成两个视频中
千家信息网最后更新 2024年11月26日OpenCV视频中火焰检测识别的示例分析

小编给大家分享一下OpenCV视频中火焰检测识别的示例分析,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!

主要完成两个视频中火焰的检测,主要结合RGB判据和HIS判据,设定合适的阈值条件,检测出火焰对应像素的区域,将原图二值化,经过中值滤波以及数学形态学的膨胀运算等图像处理,消除一些噪声及离散点,连通一些遗漏的区域。基于OpenCV的开源库,在VS2013平台上,实现了两个视频中火焰的检测。

利用OpenCV有强大的图像处理库,直接将图像分离为RGB三通道,设置条件限制,找到火焰的像素位置,将原图处理成二值图像。对于火焰检测,本文结合RGB判据和HIS判据,分割出火焰的区域。一般用于人眼观看的颜色模型是RGB模型,对于火焰而言,红色分量(R)和绿色分量(G)会很大,并且绿色分量(G)会大于蓝色分量(B)。HIS颜色模型分别用H(色度)S(饱和度)I(亮度)描述颜色特性,与人们感受颜色的方式紧密相连。考虑到单一颜色模型的判据准确性不够高,在RGB判据基础上,添加HIS约束条件。具体条件[1]为:


其中,Rt是红色分量阈值,St是饱和度阈值,火焰像素主要取决于红色分量(R)的色度和饱和度。若满足式(1),则判断该位置为火焰像素,显示为白色,否则显示为黑色。判据中阈值的选择对于火焰检测是至关重要的,一般靠经验设定,为了获取火焰识别最好的效果,设置两个滑动条,改变阈值Rt和St的大小,选取最合适的值。

由于(1)中只需要用到HIS中的S分量,所以不需要用到颜色模型转换函数,直接计算S分量即可。

获取二值图像后,需要对其预处理,找到遗漏的点,剔除异常的点。由于存在噪声及离散点,对图像进行平滑滤波,本文采用的是中值滤波,中值滤波是典型的非线性滤波,用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值,非常利于消除一些误判断为火焰的像素点。

由于部分火焰的颜色不是介于红黄之间,无法识别,需要实现区域的连通,因此对二值图像进行数学形态学操作。形态学是一种强大的图像处理工具,它可以实现图像去噪、图像分割等功能,最基本的形态学操作有两种,分别是膨胀与腐蚀。它们可以衍生出很多强大的形态学算法,实现我们想要的功能。采用形态学处理的最基础的膨胀操作,作用于火焰的二值图像中。

编写CheckColor函数,将以上3个功能实现。

为了表示出视频中火焰的区域,在预处理过后,将火焰轮廓用矩形框标记,编写了画矩形框的函数DrawFire,其中使用了OpenCV的寻找轮廓的函数findContours,由于作业中test2的火焰位置是分散在不同地方的,所以对整张图像进行区域的划分,分别用不同矩形标记不同区域出现的火焰。

基于OpenCV的库,在VS2013上实现算法,由于视频中的火焰检测是实时动态的,下面截取几帧画面用于展示实验结果:


本文采用RGB判据和HIS判据结合的方法,按照经验法和不断地调试,选择合适的阈值,基于OpenCV在VS2013上实现算法,从test1实验结果可以看出,在背景比较单调且与火焰差别较大时,效果良好,几乎没有任何噪声对其造成干扰。从test2实验结果可以看出,当背景复杂或与火焰颜色比较相似时,会不时出现噪声和误判,需要进一步提高算法。

列出处理test2视频的具体代码:

#include#include using namespace cv;int redThre =49; // 115~135  int saturationTh = 7; //55~65  Mat CheckColor(Mat &inImg);void DrawFire(Mat &inputImg, Mat foreImg); int main(){        VideoCapture capture("test2.avi");            while (1)        {                Mat frame;                                capture >> frame;                if (frame.empty())                        break;                                  namedWindow("Control", CV_WINDOW_AUTOSIZE);                cvCreateTrackbar("redThre", "Control", &redThre, 255);                 cvCreateTrackbar("saturationTh", "Control", &saturationTh, 255);                 CheckColor(frame);                waitKey(1);                     }               return 0;} //The Color Check is According to "An Early Fire-Detection Method Based on Image Processing"  //The Author is:Thou-Ho (Chao-Ho) Chen, Ping-Hsueh Wu, and Yung-Chuen Chiou   Mat CheckColor(Mat &inImg){        Mat fireImg;        fireImg.create(inImg.size(), CV_8UC1);             Mat multiRGB[3];        int a = inImg.channels();        split(inImg, multiRGB); //将图片拆分成R,G,B,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R,G,B值,动态地址计算法                          G = multiRGB[1].at(i, j);                        R = multiRGB[2].at(i, j);                         float maxValue = max(max(B, G), R);                        float minValue = min(min(B, G), R);                        //与HSI中S分量的计算公式                        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 >((255 - R) * saturationTh / redThre))                        {                                fireImg.at(i, j) = 255;                        }                        else                        {                                fireImg.at(i, j) = 0;                        }                }        }         //erode(fireImg, fireImg, Mat(3, 3, CV_8UC1));        //GaussianBlur(fireImg, fireImg, Size(5, 5), 0, 0);        medianBlur(fireImg, fireImg, 5);        dilate(fireImg, fireImg, Mat(5, 5, CV_8UC1));                   imshow("Binary", fireImg);        DrawFire(inImg, fireImg);        return fireImg;} 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);             Point point1;        Point point2;              float a = 0.4, b = 0.75;        float xmin1 = a*inputImg.cols, ymin1 = inputImg.rows, xmax1 = 0, ymax1 = 0;        float xmin2 = b*inputImg.cols, ymin2 = inputImg.rows, xmax2 = a*inputImg.cols, ymax2 = 0;        float xmin3 = inputImg.cols, ymin3 = inputImg.rows, xmax3 = b*inputImg.cols, ymax3 = 0;        Rect finalRect1;        Rect finalRect2;        Rect finalRect3;           vector >::iterator iter = contours_set.begin();        for (; iter != contours_set.end();)        {                Rect rect = boundingRect(*iter);                float radius;                Point2f center;                minEnclosingCircle(*iter, center, radius);                 if (rect.area()> 0)                {                                               point1.x = rect.x;                        point1.y = rect.y;                        point2.x = point1.x + rect.width;                        point2.y = point1.y + rect.height;                                        if (point2.x< a*inputImg.cols)                        {                                if (point1.x < xmin1)                                                                 xmin1 = point1.x;                                if (point1.y < ymin1)                                        ymin1 = point1.y;                                                             if (point2.x > xmax1 && point2.x < xmax2)                                                                      xmax1 = point2.x;                                if (point2.y > ymax1)                                        ymax1 = point2.y;                                                     }                         if (point2.x < b*inputImg.cols&&point2.x > a*inputImg.cols)                        {                                if (point1.x < xmin2 && point1.x>xmin1)                                                                  xmin2 = point1.x;                                if (point1.y < ymin2)                                        ymin2 = point1.y;                                if (point2.x > xmax2 && point2.x < xmax3)                                                                      xmax2 = point2.x;                                if (point2.y > ymax2)                                        ymax2 = point2.y;                                                     }                         if (point2.x < inputImg.cols&&point2.x > b*inputImg.cols)                        {                                if (point1.x < xmin3 && point1.x>xmin2)                                                                  xmin3 = point1.x;                                if (point1.y < ymin3)                                        ymin3 = point1.y;                                                             if (point2.x > xmax3)                                                                 xmax3 = point2.x;                                if (point2.y > ymax3)                                        ymax3 = point2.y;                                                     }                                                ++iter;                }                else                {                        iter = contours_set.erase(iter);                }                        }                 if (xmin1 == a*inputImg.cols&& ymin1 == inputImg.rows&&xmax1 == 0 && ymax1== 0)        {                xmin1 = ymin1 = xmax1 = ymax1 = 0;        }        if (xmin2 == b*inputImg.cols&& ymin2 == inputImg.rows&& xmax2 == a*inputImg.cols&& ymax2 == 0)        {                xmin2 = ymin2 = xmax2 = ymax2 = 0;        }        if (xmin3 == inputImg.cols&&ymin3 == inputImg.rows&& xmax3 == b*inputImg.cols&& ymax3 == 0)        {                xmin3 = ymin3 = xmax3 = ymax3 = 0;        }        finalRect1= Rect(xmin1, ymin1, xmax1 - xmin1, ymax1 - ymin1);        finalRect2 = Rect(xmin2, ymin2, xmax2 - xmin2, ymax2 - ymin2);        finalRect3 = Rect(xmin3, ymin3, xmax3 - xmin3, ymax3 - ymin3);        rectangle(inputImg, finalRect1, Scalar(0, 255, 0));        rectangle(inputImg, finalRect2, Scalar(0, 255, 0));        rectangle(inputImg, finalRect3, Scalar(0, 255, 0));        imshow("Fire_Detection", inputImg);      }

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