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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,若是加上火焰背景建模,效果会更好。有兴趣的可以试一下。

检测图片为:

检测效果图为:

程序代码附下:

  1. int main()
  2. {
  3. string filepath = "F:\\video\\fire\\fire0.jpg";
  4. Mat inputImg = imread(filepath,1);
  5. CheckColor(inputImg);
  6. return 0;
  7. }
  8. //////////////////////////////////
  9. //The Color Check is According to "An Early Fire-Detection Method Based on Image Processing"
  10. //The Author is:Thou-Ho (Chao-Ho) Chen, Ping-Hsueh Wu, and Yung-Chuen Chiou
  11. //////////////////////////////////////
  12. Mat CheckColor(Mat &inImg)
  13. {
  14. Mat fireImg;
  15. fireImg.create(inImg.size(),CV_8UC1);
  16. int redThre = 115; // 115~135
  17. int saturationTh = 45; //55~65
  18. Mat multiRGB[3];
  19. int a = inImg.channels();
  20. split(inImg,multiRGB); //将图片拆分成R,G,B,三通道的颜色
  21. for (int i = 0; i < inImg.rows; i ++)
  22. {
  23. for (int j = 0; j < inImg.cols; j ++)
  24. {
  25. float B,G,R;
  26. B = multiRGB[0].at<uchar>(i,j); //每个像素的R,G,B值
  27. G = multiRGB[1].at<uchar>(i,j);
  28. R = multiRGB[2].at<uchar>(i,j);
  29. /*B = inImg.at<uchar>(i,inImg.channels()*j + 0); //另一种调用图片中像素RGB值的方法
  30. G = inImg.at<uchar>(i,inImg.channels()*j + 1);
  31. R = inImg.at<uchar>(i,inImg.channels()*j + 2);*/
  32. int maxValue = max(max(B,G),R);
  33. int minValue = min(min(B,G),R);
  34. double S = (1-3.0*minValue/(R+G+B));
  35. //R > RT  R>=G>=B  S>=((255-R)*ST/RT)
  36. if(R > redThre && R >= G && G >= B && S >0.20 && S >((255 - R) * saturationTh/redThre))
  37. {
  38. fireImg.at<uchar>(i,j) = 255;
  39. }
  40. else
  41. {
  42. fireImg.at<uchar>(i,j) = 0;
  43. }
  44. }
  45. }
  46. dilate(fireImg,fireImg,Mat(5,5,CV_8UC1));
  47. imshow("fire",fireImg);
  48. waitKey(0);
  49. DrawFire(inImg,fireImg);
  50. return fireImg;
  51. }
  52. void DrawFire(Mat &inputImg,Mat foreImg)
  53. {
  54. vector<vector<Point>> contours_set;//保存轮廓提取后的点集及拓扑关系
  55. findContours(foreImg,contours_set,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_NONE);
  56. Mat result0;
  57. Scalar holeColor;
  58. Scalar externalColor;
  59. vector<vector<Point> >::iterator iter = contours_set.begin() ;
  60. for(; iter!= contours_set.end(); )
  61. {
  62. Rect rect = boundingRect(*iter );
  63. float radius;
  64. Point2f center;
  65. minEnclosingCircle(*iter,center,radius);
  66. if (rect.area()> 0)
  67. {
  68. rectangle(inputImg,rect,Scalar(0,255,0));
  69. ++ iter;
  70. }
  71. else
  72. {
  73. iter = contours_set.erase(iter);
  74. }
  75. }
  76. imshow("showFire",inputImg);
  77. waitKey(0);
  78. }
int main()
{
string filepath = "F:\\video\\fire\\fire0.jpg";
Mat inputImg = imread(filepath,1); CheckColor(inputImg);
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); int redThre = 115; // 115~135
int saturationTh = 45; //55~65
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<uchar>(i,j); //每个像素的R,G,B值
G = multiRGB[1].at<uchar>(i,j);
R = multiRGB[2].at<uchar>(i,j); /*B = inImg.at<uchar>(i,inImg.channels()*j + 0); //另一种调用图片中像素RGB值的方法
G = inImg.at<uchar>(i,inImg.channels()*j + 1);
R = inImg.at<uchar>(i,inImg.channels()*j + 2);*/ int maxValue = max(max(B,G),R);
int minValue = min(min(B,G),R); 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 >0.20 && S >((255 - R) * saturationTh/redThre))
{
fireImg.at<uchar>(i,j) = 255;
}
else
{
fireImg.at<uchar>(i,j) = 0;
}
}
} dilate(fireImg,fireImg,Mat(5,5,CV_8UC1));
imshow("fire",fireImg);
waitKey(0); DrawFire(inImg,fireImg); return fireImg;
} void DrawFire(Mat &inputImg,Mat foreImg)
{
vector<vector<Point>> 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); Mat result0;
Scalar holeColor;
Scalar externalColor; vector<vector<Point> >::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)
{ rectangle(inputImg,rect,Scalar(0,255,0));
++ iter; }
else
{
iter = contours_set.erase(iter);
}
} imshow("showFire",inputImg);
waitKey(0);
}

另附几个其他的效果图:

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