火焰检测的基本方法研究和实现

已于 2022-07-12 16:55:47 修改
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分类专栏： 火焰检测 图像处理 算法 文章标签： 大数据
于 2022-07-11 20:18:45 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/125729395
本文探讨了火焰检测的基本方法，包括基于周长、面积、角度、颜色、圆形度、偏心率、边缘复杂度和随机度的特征。通过多特征融合降低误检率，介绍了使用Matlab实现的代码链接，并展望了CNN在图像分类中的应用潜力。

目录

介绍

方法一  找到周长面积 角度的特征

方法二 找到周长 面积等

方法3  确定颜色的位置 找到红色的区域

介绍

本文基于多特征的火焰识别，主要分为两个步骤，首先是火灾轮廓的提取，然后根据在颜色判据的基础上,增加形状判据:圆形度、偏心率、随机度和边缘复杂度来完成是否为火焰的判断。

  1. 圆形度

圆形度可用于代表物体边界的复杂性。火焰形状通常情况下不规则，但大多数干扰源如手电筒、车灯、香烟都是高度规则的，传统的图像识别中常常利用圆形度来消除明亮物体对火灾识别的干扰。圆形度参量C的计算公式为:

式中:L为轮廓周长，S是轮廓包围区域的面积。圆形度是面积与轮廓周长的平方的比值，相对应的是值越大越规则，值越小越不规则。

 2)偏心率

 偏心率T可用来描述疑似区域细长或者扁平程度，火焰燃烧的过程中，其形状会发生变

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