MATLAB多参数结合火焰识别系统

imwrite函数 matlab_MATLAB多参数结合火焰识别系统[GUI+多参数识别] 一、课题介绍本设计为基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。传统的采用颜色的方法,误识别大,局限性强。结合火焰是实时动态跳跃的,采用面积增长率,角点和圆形度三个维度相结合的方式判断是否有火焰。该设计测试对象为视频,通过下一帧和上一帧的差异发现是否有火情,并可发出语音报警。本设计带有一个人机交互式GUI界面,界面友好。是个不错的bishe选题。二、算法流程结合火焰的面积增长率,角点和圆形度三个维度综... 阅读详情

MATLAB多参数结合火焰识别系统[GUI+多参数识别]

一、课题介绍

本设计为基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。传统的采用颜色的方法,误识别大,局限性强。结合火焰是实时动态跳跃的,采用面积增长率,角点和圆形度三个维度相结合的方式判断是否有火焰。该设计测试对象为视频,通过下一帧和上一帧的差异发现是否有火情,并可发出语音报警。本设计带有一个人机交互式GUI界面,界面友好。是个不错的bishe选题。

二、算法流程

结合火焰的面积增长率,角点和圆形度三个维度综合判断。并且得出每帧图像火焰部分的该三个参数,实时显示在GUI上。

三、GUI界面设计及预期图

GUI设计图

预期图

四、程序附录

1、读取视频

obj = VideoReader(uigetfile('*.mp4','选择视频'));%输入视频位置

setappdata(0,'obj',obj);%设置全局变量

Show_Frames=read(obj,1);%显示第一帧作为封面

axes(handles.axes1);

imshow(Show_Frames);

set(handles.text16,'String','视频待识别...请稍等!');

 prompt={'输入图片名称序列号位数:'};

    defans={'3'};%默认三位数

    p=inputdlg(prompt,'输入位数',1,defans);

    numzeros=str2num(p{1});

   nz = strcat('%0',num2str(numzeros),'d');

 

numFrames = obj.NumberOfFrames;% 帧的总数

for k = 1 :5% 读取前15帧  numFrames

frame = read(obj,k);%读取第几帧

id=sprintf(nz,k);

imwrite(frame,strcat('帧系列/',id,'.jpeg'),'jpeg');% 保存帧

end

 

 

2、视频读取分析

obj=getappdata(0,'obj');

%fileName = 'test.mp4';                         %读取视频函数

fileName = obj;                         %读取视频函数

numFrames = obj.NumberOfFrames;                %帧的总数

Framerate=obj.FrameRate;

Height=obj.Height;   

Height%一个对象的行

Width=obj.Width;  

Width%一个对象的列

a=0.06;

 

a1=str2num(get(handles.edit1,'String'));

s=str2num(get(handles.edit2,'String'));

a2=str2num(get(handles.edit3,'String'));

 

for i=a1:s:a2                

    set(handles.text15, 'String', strcat('#',num2str(i)));

    Process_Frames=read(obj,i);                %读取当前帧

    axes(handles.axes2);

    imshow(Process_Frames);%显示帧图像

    hsv=rgb2hsv(Process_Frames);               %获取当前帧H、S、V分量

 

    h=hsv(:,:,1);axes(handles.axes8);imshow(h);title('H分量图')

    s=hsv(:,:,2);axes(handles.axes9);imshow(s);title('S分量图')

    v=hsv(:,:,3);axes(handles.axes10);imshow(v);title('V分量图')

 

    [row,col]=find((h>23/24 | h<1/24));      %找出当前帧红色背景的像素坐标

    I_bw=zeros(Height,Width);

    leg=length(row);

 for j=1:leg

        I_bw(row(j),col(j))=1;

 end

    I_bw=bwareaopen(I_bw,60);                   %去除杂质、删除小面积对象

    axes(handles.axes11);

    imshow(I_bw);

    title('去除杂质小面积对象');

 

    [row,col]=find(Process_Frames(:,:,1)>235 ); %获取当前帧R矩阵

    I_r_bw=zeros(Height,Width);

    leg=length(row);

 for j=1:leg

        I_r_bw(row(j),col(j))=1;

 end

    I_r_bw=bwareaopen(I_r_bw,50);

 

    [row,col]=find(I_bw);                        %获取当前帧最终火焰图像

    leg=length(row);

 for j=1:leg

        I_r_bw(row(j),col(j))=1;

 end

    K=imfill(I_r_bw,'holes');

    A=nowA(K);

 

 if leg~=0                       %判断是否有红色分量,有继续执行,无识别下一张图

        Process_Frames0=read(obj,i-3);                %读取上一帧

        hsv0=rgb2hsv(Process_Frames0);                %获取上一帧H、S、V分量

        h0=hsv0(:,:,1);

        s0=hsv0(:,:,2);

        v0=hsv0(:,:,3);

        [row,col]=find((h0>23/24 | h0<1/24)  );

        I_bw0=zeros(Height,Width);

        leg0=length(row);

 for j=1:leg0

            I_bw0(row(j),col(j))=1;

 end

        I_bw0=bwareaopen(I_bw0,60);

 

        [row,col]=find(Process_Frames0(:,:,1)>235 );

        I_r_bw0=zeros(Height,Width);

        leg0=length(row);

 for j=1:leg0

            I_r_bw0(row(j),col(j))=1;

 end

        I_r_bw0=bwareaopen(I_r_bw0,50);

        [row,col]=find(I_bw0);

        leg0=length(row);

 for j=1:leg0

            I_r_bw0(row(j),col(j))=1;

 end

 

 if leg0~=0             %判断上一帧是否有红色分量

            K0=imfill(I_r_bw0,'holes');

            A0=beforeA(K0);

 else

            A0=0;

 end

 

        itedge=edge(K,'canny');  

 

 

 

        C=yuanxingdu(itedge,K,A)   %计算圆形度

        J=abs(A-A0)/A0             %计算火焰面积增长性        

        cnt=Harrris(itedge,a)      %计算角点数

        set(handles.text11, 'String', C);

        set(handles.text12, 'String', J);

        set(handles.text13, 'String', cnt);

 

%         % 显示

 if (J>0 & C<1)

             set(handles.text16, 'String', '请注意:有火灾');

 end

 

 else

         set(handles.text16, 'String', '无有火灾');

 end

end

set(handles.text16, 'String', '识别完毕!');

 

3、图片分析

[filename,pathname] = uigetfile({'*.jpeg;*.bmp;*.tif;*.png;*.gif','All Image Files'},'请选择一张图片');

if filename == 0%如果没有选择,直接返回即可

 return;

end

strfullname = strcat(pathname,filename);%取得图像文件全名

I = imread(strfullname);%读取图片

axes(handles.axes2)

imshow(I);%显示图片

title('测试图像')

 

 

 

    set(handles.text15, 'String', '识别单图');

    Process_Frames=I;                %读取当前帧

    hsv=rgb2hsv(Process_Frames);               %获取当前帧H、S、V分量

 

    h=hsv(:,:,1);axes(handles.axes8);imshow(h);title('H分量图')

    s=hsv(:,:,2);axes(handles.axes9);imshow(s);title('S分量图')

    v=hsv(:,:,3);axes(handles.axes10);imshow(v);title('V分量图')

 

    [row,col]=find((h>23/24 | h<1/24));      %找出当前帧红色背景的像素坐标

 

 

    Height=1080;                             %一个对象的行

    Width=1920;                               %一个对象的列

    I_bw=zeros(Height,Width);

    leg=length(row);

 for j=1:leg

        I_bw(row(j),col(j))=1;

 end

    I_bw=bwareaopen(I_bw,60);                   %去除杂质、删除小面积对象

    axes(handles.axes11);

    imshow(I_bw);

    title('去除杂质小面积对象');

 

    [row,col]=find(Process_Frames(:,:,1)>235 ); %获取当前帧R矩阵

    I_r_bw=zeros(Height,Width);

    leg=length(row);

 for j=1:leg

        I_r_bw(row(j),col(j))=1;

 end

    I_r_bw=bwareaopen(I_r_bw,50);

 

    [row,col]=find(I_bw);                        %获取当前帧最终火焰图像

    leg=length(row);

 for j=1:leg

        I_r_bw(row(j),col(j))=1;

 end

    K=imfill(I_r_bw,'holes');

    A=nowA(K);

 

 if leg~=0                       %判断是否有红色分量,有继续执行,无识别下一张图

 %Process_Frames0=read(obj,i-3);                %读取上一帧

        Process_Frames0=imread('帧系列/003.jpeg');

        hsv0=rgb2hsv(Process_Frames0);                %获取上一帧H、S、V分量

        h0=hsv0(:,:,1);

        s0=hsv0(:,:,2);

        v0=hsv0(:,:,3);

        [row,col]=find((h0>23/24 | h0<1/24)  );

        I_bw0=zeros(Height,Width);

        leg0=length(row);

 for j=1:leg0

            I_bw0(row(j),col(j))=1;

 end

        I_bw0=bwareaopen(I_bw0,60);

 

        [row,col]=find(Process_Frames0(:,:,1)>235 );

        I_r_bw0=zeros(Height,Width);

        leg0=length(row);

 for j=1:leg0

            I_r_bw0(row(j),col(j))=1;

 end

        I_r_bw0=bwareaopen(I_r_bw0,50);

        [row,col]=find(I_bw0);

        leg0=length(row);

 for j=1:leg0

            I_r_bw0(row(j),col(j))=1;

 end

 

 

 

        itedge=edge(K,'canny');  

 

       a=0.06

 

        C=yuanxingdu(itedge,K,A)   %计算圆形度

        J=abs(A-A0)/A0             %计算火焰面积增长性        

        cnt=Harrris(itedge,a)      %计算角点数

        set(handles.text11, 'String', C);

        set(handles.text12, 'String', J);

        set(handles.text13, 'String', cnt);

 

%         % 显示

 if (J>0 & C<1)

             set(handles.text16, 'String', '请注意:有火灾');

 end

 

 else

         set(handles.text16, 'String', '无有火灾');

 end

 

基于 Matlab GUI 的火灾检测系统 在系统工作过程中,每读取一帧视频数据,就会调用 detect_flame 函数进行火焰检测,并将检测结果以二值图像的形式在 GUI 界面中显示出来。火焰的颜色是火灾检测中常用的特征之一,因为火焰颜色在不同温度下发生变化,可以用来识别火焰的存在。具体而言,我们可以分别获取图像中红色、绿色和蓝色通道的像素值,然后根据这三个通道得到火焰的像素位置。该系统利用计算机视觉技术通过分析火焰的颜色等特征进行火灾检测,同时结合 Matlab GUI 实现用户友好的操作界面。基于 Matlab GUI 的火灾检测系统。 阅读详情

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