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2023-11-26 20:07:07
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目录1.背景资料2.识别效果展示3.YOLOV7算法简介1.背景资料 防火的重要性主要在于保障人民群众的生命、财产安全。火灾的发生是现实生活中最常见、最突出、危害最大的一种灾难，是直接关系到人民生命安全、财产安全的大问题。电气、吸烟、线路老化等等都可能造成火灾, 人人都应注意防火。2.识别效果展示
为了能够编译及运行OpenCV工程，Visual C++必须知道OpenCV头文件及库的位置，因此每次新建的OpenCV工程都要配置“包含目录”和“库目录”这两项，有没有什么捷径可以省略这些步骤呢？答案是肯定的，那就是创建一个属性单供所有的OpenCV项目使用。下面总结一下创建的过程。1、用VS2010新建控制台工程并添加属性单1）File->New->Project->Win3
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2024-06-10 16:14:51
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题目：MATLAB火焰烟雾检测系统 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
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2024-09-21 12:06:24
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基于yolov5的火焰识别1、准备工作yolov5项目下载 下载yolov5项目代码，其链接为：yolov5项目地址 并且在PC机上配置环境，即正常按照requirements安装依赖包，而后根据自身需要下载相应的权重文件(yolov5s、yolov5m、yolov5l、yolov5x)数据集的准备 1、根据实际情况可以自身在网上爬取火焰图片 2、通过网上的资料下载相关数据集，大部分数据集是无标注
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2024-04-16 20:34:45
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根据论文An Early Fire-Detection Method Based on Image Processing ,The Author is:Thou-Ho (Chao-Ho) Chen, Ping-Hsueh Wu, and Yung-Chuen Chiou 中原理实现火焰检测。 基本原理：主要结合RGB判据和HIS判据，设定合适的阈值条件，检测出火焰对应像素的区域，将原图二值化，经
一、背景需求根据国家消防救援局公布的数据显示，2023年共接报处置各类警情213.8万起，督促整改风险隐患397万处。火灾危害巨大，必须引起重视。传统靠人工报警的方法存在人员管理难、场地数量多且分散等问题，无法有效发现险情降低火灾损失。利用智能分析网关V4烟火检测算法，可以及时准确地发现着火点并实现烟火预警，为多场景、多领域的消防安全与火灾隐患预警提供了智能化解决方案。二、方案概述智能分析网关V4
void CPatternrecognitionDlg::SharpAngle(IplImage *pImage)//, CvPoint AnglePointPosition[])
{
SharpAngle_Num=0;
int lWidth,lHeight;
unsigned char *lpimage,*lpSrc;
int i,j,m;
/
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2023-12-05 22:18:42
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文章目录0 前言1 基于YOLO的火焰检测与识别2 课题背景3 卷积神经网络3.1 卷积层3.2 池化层3.3 激活函数：3.4 全连接层3.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4 YOLOV54.1 网络架构图4.2 输入端4.3 基准网络4.4 Neck网络4.5 Head输出层5 数据集准备5.1 数据标注简介5.2 数据保存6 模型训练6.1 修改数据配置文件6.
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2024-06-22 13:46:55
55阅读
火焰几何特征提取 python是一项研究火焰形态及其在不同环境下变化的任务。这项技术在火焰监测、灾害预警和燃烧效率优化等领域具有重要应用。本文将详细描述如何在Python环境中实现火焰几何特征提取，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和进阶指南。
## 环境配置
在进行火焰几何特征提取之前，确保配置以下环境。
1. **Python 版本**: Python 3.7 或更高版本
基于形态学处理+基本特征实现车牌区域提取1、形态学梯度2、Sobel边缘检测实际上，提取车牌还是那个思路：区域分离->轮廓检测->特征判断这里提供这样一个算法，来源于《OpenCV图像处理编程实例》步骤如下：边缘检测，检测垂直边缘，尽量减少横向的边缘连通车牌区域----->实现手段：形态学梯度、或者Sobel边缘检测的垂直方向，当然也可以用其他边缘检测方法对边缘实现二值化区域填充
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2024-02-17 16:05:47
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OpenCV + Java KNN（KNearest-K近邻算法）实例代码 本文给出了一个用Java语言实现的OpenCV机器学习K近邻算法的例子。 OpenCV版本：3.4.0，在官方文档中没有找到有关Java语言ML的教程或例子，只有c++和Python的代码例子，在网上搜到一篇例子，经实测通过，并附上中文注释。 示例代码：
import java.text.D
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2024-08-29 16:46:00
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文章目录0 前言1 基于YOLO的火焰检测与识别2 课题背景3 卷积神经网络3.1 卷积层3.2 池化层3.3 激活函数：3.4 全连接层3.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4 YOLOV54.1 网络架构图4.2 输入端4.3 基准网络4.4 Neck网络4.5 Head输出层5 数据集准备5.1 数据标注简介5.2 数据保存6 模型训练6.1 修改数据配置文件6.
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2024-05-23 16:07:07
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识别表格轮廓要将图片转为EXCEL，首先要先将图片中的表格找出来，然后才能进一步识别其中的表格结构和文字。要找出表格的轮廓，人们常用的方法就是用OpenCV来实现。OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可 (开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由
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2024-03-25 07:11:03
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OpenCV提供了多种方法来提取图像中的区域。其中，最常用的方法是使用cv2.rectangle函数绘制矩形框，然后使用切片操作提取矩形框内的像素。import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image')
# 绘制矩形框
x, y, w, h = 100, 100, 200, 200
cv2.rectangle(img, (x, y), (x +
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2023-07-07 23:07:57
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原创
2021-06-10 16:04:58
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昨年写的OpenCV处理表格的东西搞丢了，这几天拿到了一点图片数据，想起来需要继续做完但是又找不到代码了，翻遍了硬盘还是没找到代码，今天呆在电脑前，还是觉得应该有始有终，再做一个吧，不知道这次能坚持多久。2020年4月29日 00:00:49目的：使用OpenCV获取到表格主体轮廓，并用红线画出轮廓。4月29日的进度为了方便后续桌面开发，暂时用C#作为编程语言。//通过图片框拿到Mat
Bitma
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2024-04-06 21:47:39
85阅读
原创
2022-02-11 13:45:55
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作者 | 小白小伙伴们可能会觉得从图像中提取文本是一件很麻烦的事情，尤其是需要提取大量文本时。PyTesseract是一种光学字符识别（OCR），该库提了供文本图像。PyTesseract确实有一定的效果，用PyTesseract来检测短文本时，结果相当不错。但是，当我们用它来检测表格中的文本时，算法执行失败。图1.直接使用PyTesseract检测表中的文本图1描绘了文本检测结果，绿色框包围了检
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2024-02-19 13:49:12
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问题：如果文字大小存在比较大的差异时，怎么办？ 答：这里给出另外一种策略，不是使用投影直方图，而是使用膨胀以及寻找连通区域。进行分割。 1）对图像二值化 2）对二值化之后的图像进行膨胀操作（dilate） 3）在2）得到的结果上寻找联通区域的边界（findContours）。 4）利用3）得到的结果画出方框。 本文是对这里的文章的另一种实现。使用C++。首先，读取图片Mat img =
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2024-03-23 12:38:19
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