火災識別總結

一、針對影象的火災識別初步的探索

1、複習之前看過的一篇火災識別的**，裡面介紹了較為基礎rgb+his模式的影象識別方法，本次進行出發點也是基於此篇**，並且很幸運找到了相關的**來進行學習。

2、具體的操作方法：將原影象進行rgb三通道分離，去取各個通道畫素的值，根據實驗得出的經驗，對火災畫素定規則，規定各個分量之間的關係；

（其中飽和度加入是為了去除背景亮度帶來的影響，飽和度的值和rgb存在對映的關係。）根據這個規則對輸入影象進行判斷，建立乙個新的影象，符合就在這個新的影象中儲存火災畫素的位置，否則不儲存（如圖所示）；將建立的二值影象進行檢測輪廓，根據輪廓組數進行火災識別框的繪製，最後輸出結果影象。

3、識別效果圖：

4、備註：

（1）此過程我是基於vs2013，以及opencv2.4.9版本實現的。其中需要注意的是opencv分離顏色三通道時順序是b、g、r而不是r、g、b。

（2）遍歷rgb影象採用的是at<>遍歷方法，此方法實現讀取矩陣中的畫素，或者對畫素進行賦值操作。通過此方法以及上述的公式規則完成rgb影象轉換成火災畫素二值影象。

（３）rgb和灰度影象中的排列：

（４）將轉換的二值影象進行下一步繪製處理，在進行輪廓檢索時使用的是findcontours（）函式來尋找輪廓。此函式的定義為：

findcontours( inputoutputarray image, outputarrayofarrayscontours, int mode, int method, pointoffset=point());

image：輸入影象，8位的單通道二值影象，非零的畫素會被認成1

contour（外形輪廓）：檢測到的輪廓。是乙個向量，響亮的每個元素都是輪廓因此，這個向量的每個元素仍是乙個向量。即

vector> contours;

其中mode表示輪廓檢測方法，對應的有四種方法。

—cv_retr_external：只檢測外輪廓。忽略輪廓內部的洞。（火災識別採用的輪廓檢測方法；）

—cv_retr_list：檢測所有輪廓，但不建立繼承(包含)關係。

—cv_retr_tree：檢測所有輪廓，並且建立所有的繼承(包含)關係。一張圖來解釋有何不同

（5）對二值影象查詢輪廓之後，對輪廓進行建立垂直矩陣。首先就是對影象進行遍歷，這裡採用的遍歷方法是：迭代法。在迭代法中，我們所需要的僅僅是獲得begin和end，然後增加迭代直至從begin到end。將*操作符新增在迭代指標前，即可訪問當前指向的內容。

boundingrect（）函式是計算輪廓的垂直邊界最小矩形，矩形是與影象上下邊界平行的，其中函式內的引數只能是二維點集，點的序列或向量。