基于opencv的火焰检测

2024-09-02

OpenCV_火焰检测——完整代码

转:http://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/43307993 火焰检测小程序前几天,偶然看到了An Early Fire-Detection Method Based on Image Processing ,The Author is:Thou-Ho (Chao-Ho) Chen, Ping-Hsueh Wu, and Yung-Chuen Chiou 这篇文章,参照他的颜色模型做了一个火焰检测的小程序,以此记录并与大家分享. 针对视频,若

基于OpenCV的火焰检测（二）——RGB颜色判据

上文跟大家分享了在做火焰检测中常用到的图像预处理方法,从这一篇博文开始,我将向大家介绍如何一步一步地检测出火焰区域.火焰提取要用到很多判据,今天我要向大家介绍的是最简单的但是很有效的判据--RGB判据. 在介绍这个判据之前,博主首先给大家简单介绍一下RGB模型.根据三基色原理,用基色光单位来表示光的量,则在RGB颜色空间,任意色光F都可以用R.G.B三色不同分量的相加混合而成: F=r[R]+g[G]+b[B] 当三基色分量都为0(最弱)时混合为黑色光:当三基色分量都为k(最强)时混合为白.

基于OpenCV的火焰检测（一）——图像预处理

博主最近在做一个基于OpenCV的火焰检测的项目,不仅可以检测图片中的火焰,还可以检测视频中的火焰,最后在视频检测的基础上推广到摄像头实时检测.在做这个项目的时候,博主参考了很多相关的文献,用了很多种不同的火焰判据,并将其进行不同组合,从而达到我们想要的检测效果.接下来的几篇博文将会详细介绍一些效果不错的火焰判据,在这之前,博主想先介绍一下在做项目的时候会常用到的一些图像预处理的方法. 常用的图像预处理是图像平滑和图像锐化.图像平滑一般用到的技术是均值滤波.中值滤波以及形态学处理,而图像锐化一般

基于OpenCV的火焰检测（三）——HSI颜色判据

上文向大家介绍了如何用最简单的RGB判据来初步提取火焰区域,现在我要给大家分享的是一种更加直观的判据--HSI判据. 为什么说HSI判据是更加直观的判据呢?老规矩,先介绍一下HSI色彩模型: HSI颜色模型用H.S.I三参数描述颜色特性,其中: H表示颜色的色调,它表示人的感官对不同颜色的感受,如红色.绿色.蓝色等,它也可表示一定范围的颜色,如暖色.冷色等. H的单位是°,代表与红轴的角度. S表示颜色的饱和度,纯光谱色是完全饱和的,加入白光会稀释饱和度.饱和度越大,颜色看起来就会越鲜艳. I对

基于OpenCv的人脸检测、识别系统学习制作笔记之一

基于OpenCv从视频文件到摄像头的人脸检测在OpenCv中读取视频文件和读取摄像头的的视频流然后在放在一个窗口中显示结果其实是类似的一个实现过程. 先创建一个指向CvCapture结构的指针 CvCapture *capture; 再用两个函数就可以分别获取到视频文件或者摄像头的一些状态信息,然后把这些信息放进去之前指向的结构体视频文件 capture = cvCreateCameraCapture(0); 打开摄像头 capture = cvCreateFileCapture(argv[

【AdaBoost算法】基于OpenCV实现人脸检测Demo

一.关于检测算法分类器训练: 通过正样本与负样本训练可得到分类器,opencv有编译好的训练Demo,按要求训练即可生成,这里我们直接使用其已经训练好的分类器检测: 检测过程: 检测过程很简单,可以通过两种方式进行检测: 1.缩放图像:根据要检测的人脸尺寸范围对原图进行缩放,然后利用窗口(训练时正样本的尺寸),逐个遍历该尺寸下图像的所有潜在人脸位置,与分类器匹配,若通过每一级强分类器,则为人脸,若不能通过任何一级强分类器,则被判定不是人脸: 2.缩放特征:与缩放图像类似,不同的是缩放图像方式遍

基于OpenCv的人脸检测、识别系统学习制作笔记之三

1.在windows下编写人脸检测.识别系统.目前已完成:可利用摄像头提取图像,并将人脸检测出来,未进行识别. 2.在linux下进行编译在windows环境下已经能运行的代码. 为此进行了linux系统下OpenCv的安装. 在linux中安装OpenCv遇到了很多问题,已经解决,但是花费了不少时间.目前:可以在linux下编译OpenCv项目,但是运行生成的程序时出现问题.初步认定为采用了虚拟机而导致运行内存不足,程序直接崩溃,将继续解决这个问题. 花费较多时间安装OpenCv是有必要的,为

基于Opencv的人脸检测及识别

一.实验目的:我这里完成的是,将8张人脸图片(4组,每组两张)存入库中,选取1张图片,程序识别出与其匹配的另一张. 这里介绍分三个步骤完成该工作,①程序读取摄像头.拍照 ②程序从电脑文档中读取图片 ③检测人脸,并用红框框出人脸 ④使用感知哈希算法匹配最相似的图片二.实验环境: Win 7(x64).visual studio 2010.openCV-2.4.3 使用语言:C++ 三.实验准备:①安装好vs2010,本文不予介绍. ②配置opencv : 1'进入官网下载http://o

基于OpenCv的人脸检测、识别系统学习制作笔记之二

在网上找到了一个博客,里面有大量内容适合初学者接触和了解人脸检测的博文,正好符合我目前的学习方面,故将链接放上来,后续将分类原博客的博文并加上学习笔记. 传送门: http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1602567857_3_1.html Adaboost算法原理总的来说这是个算法,也可以说成是一个方法,有具体的流程而且分为多个版本,这个流程将会在完整学习后把最优的版本作为笔记放上来.引用来之其他博客的一句话:“Adaboost 算法是一种用来分类的方法

基于opencv的人脸检测的web应用

参考资料 https://github.com/bsdnoobz/web-based-face-detect http://opencv-code.com/projects/web-based-interface-for-face-detection-with-opencv/ http://www.cnblogs.com/findingsea/archive/2012/03/31/2427833.html 流程如下图背景知识 php调用exe的返回 <html> <body> &

OpenCV学习系列（一） Mac下OpenCV + xcode人脸检测实现

# OpenCV学习系列(一) Mac下OpenCV + xcode人脸检测实现 [-= 博客目录 =-] 1-学习目标 1.1-本章介绍 1.2-实践内容 1.3-相关说明 2-学习过程 2.1-环境配置 2.2-解决Undefined symbols for architecture x86_64问题 2.3-测试代码 3-资料 1-学习目标 1.1-本章介绍如题,实现简单人脸检测,及Undefined symbols for architecture x86_64问题相关解决方案. 1.

基于AdaBoost的人脸检测

原地址:http://blog.csdn.net/celerychen2009/article/details/8839097 人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法,但是他们使用的方法却相差很大. 对于人脸检测而言,目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法.在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料,但基本上是千篇一律,没有任何新意.给初学者带了很多不便.建议初学者只需要认真阅读:北京大学赵楠的本科毕业论文 :基于 AdaBoost算法的人脸检测这篇毕业论文就够了.

Android上掌纹识别第一步：基于OpenCV的6种肤色分割源码和效果图

Android上掌纹识别第一步:基于OpenCV的6种肤色分割源码和效果图分类: OpenCV图像处理2013-02-21 21:35 6459人阅读评论(8) 收藏举报原文链接 http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/8600169 六种方法分别是:基于RGB分割,基于RG同道的分割,ycrcb+otsu(ostu可以参考http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/613

基于OpenCV做“三维重建”（1）--找到并绘制棋盘

<OpenCV计算机视觉编程攻略(第3版)>这套书已经出到第3版了,如果你非要我说这本书有多好,我说不出来:只是很多我第一手的例子都是来源于这本书的-相比较OpenCV官方提供的代码,这本书的例子提供了更好的帮助.所以说这里我还将继续这个工作,将来我自己出书的时候这种模式也是可选的. 这里我要做的是第11章,关于3维重建的相关内容.[读书,做例子,多么轻松的学生岁月--] 例子11.2.1 获得图片的角点并且绘制出来. // GOCVHelper.cpp : 定义控制台应用程序的入口

图像矫正-基于opencv实现

一.引言上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效.Hough变换和Radon相似,其抗干扰能力比较强,但是运算量大,程序执行慢,其改进方法为:我们可以不对整幅图像进行操作,可以在图像中选取一块(必须含有一条与倾角有关的直线)进行操作,从而减小运算量.这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精度为1度.它们的优点是可以计算有断点的直线的倾角.最小二乘法的优点就是运算量小,但是其抗干扰能力比较差,容易受到噪声的影响.两点法虽然理论简单,但由于采样点比较多而且这些点服从随机分布

使用Dlib来运行基于CNN的人脸检测

检测结果如下这个示例程序需要使用较大的内存,请保证内存足够.本程序运行速度比较慢,远不及OpenCV中的人脸检测. 注释中提到的几个文件下载地址如下 http://dlib.net/face_detection_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_introduction_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_introduction2_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_mmod_ex.cpp.html /*

基于 OpenCV 的人脸识别

基于 OpenCV 的人脸识别一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 的多种现代技术,也支持如 iOS

用Visual C＃开发基于OpenCV的Windows应用程序

http://blog.163.com/wangxh_jy/blog/static/28233883201001581640283/ 关于详细的配置及程序运行截图,请下载:http://download.csdn.net/source/1127474名为<用Visual C#开发基于OpenCV的Windows应用程序>的文章. 由于百度允许的字数太少了,所以就不贴全部程序了.有需要源程序的话,请下载:http://download.csdn.net/source/1127477 下面是主要的

OpenCV&Qt学习之四——OpenCV 实现人脸检测与相关知识整理

开发配置 OpenCV的例程中已经带有了人脸检测的例程,位置在:OpenCV\samples\facedetect.cpp文件,OpenCV的安装与这个例子的测试可以参考我之前的博文Linux 下编译安装OpenCV. 网上能够找到关于OpenCV人脸检测的例子也比较多,大多也都是基于这个例程来更改,只是多数使用的是OpenCV 1.0的版本,而OpenCV2.0以后由于模块结构的更改,很多人并没有将例程运行起来.如果是新版的OpenCV跑旧的例程,编译运行出错的话,需要确保: #include

基于OpenCV制作道路车辆计数应用程序

基于OpenCV制作道路车辆计数应用程序发展前景随着科学技术的进步和工业的发展,城市中交通量激增,原始的交通方式已不能满足要求:同时,由于工业发展为城市交通提供的各种交通工具越来越多,从而加速了城市交通事业的发展. 道路容量严重不足汽车增长速度过快公共交通日趋萎缩交通设施条件不足缺乏整体发展战略交通计数应用程序是为了统计交通流量用的,对城市.或公路网络,道路的规划设计所必须的参数-交通量(当然包含比如日交通量.年交通量.日交通高峰流量等) 今天,我们将学习如何根据计算机视觉和没有复

【计算机视觉】基于OpenCV的人脸识别

一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

基于opencv的火焰检测

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