最近对图像去雾算法产生了兴趣，查阅学习了大量论文和大牛博客后，决定动手用自己熟悉的opencv来编写程序完成。文章专门记录了具体算法实现过程以及其中遇见的大量问题。供自己以后参考，当然也希望能给广大博友提供一些参考。本文着重讲实现过程，图像去雾理论会同过参考文献形式给出。整个内容拟大概分成三个章节来介绍。开发环境：计算机系统：win10(64-bit) 编译器：
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2024-04-24 15:08:03
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初识OpenCV简单操作，图片的读取和显示以及BGR与RGB之间的转换，读取视频。解决报错iCCP: cHRM chunk does not match sRGB 文章目录1.OpenCV下载安装2.简单函数介绍一、读取图像函数:cv2.imread()二、图像显示函数:cv2.imshow（）三、保存图像函数：cv2.imwrite（）四、通道拆分函数：cv2.split（）五、通道合并函数：
公共场所火焰烟雾检测这一期继续讲解视觉在现实场景中的应用，PP-YOLOv2算法在火焰烟雾识别。.下载操作模板与数据集（必看） 请提前准备好！ 链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/1179151.进入BML主页，点击立即使用：https://ai.baidu.com/bml/2.点击左侧“模型训练”下的“Notebook”3.选
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2024-08-21 11:31:06
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文章目录烟雾和火灾检测从零开始使用YOLOv5+PyQt5+OpenCV实现1. 数据集的制作1.1 数据集采集1.2 使用labelme对图片进行标注2. YOLOv52.1YOLO算法简单介绍2.2 YOLOv5获取与调试2.2.1 下载yolov5代码2.2.2 安装yolov5训练所需的第三方库：2.2.3 下载预训练的权重文件2.2.4 配置自己的yaml文件2.2.5 开始训练2.2
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2023-12-13 10:18:24
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YOLOv5模型训练及检测一、为什么使用YOLOv5二、软件工具2.1 AnacondaAnaconda | Anaconda Distribution2.2 PyCharm下载 PyCharm：JetBrains 为专业开发者提供的 Python IDE2.3 LabelImgGitHub - heartexlabs/labelImg: ?️ LabelImg is a graphical im
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2024-08-11 11:02:42
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去雾算法代码实现前言：暑假闲着没啥事儿就乘着这个机会好好学习学习算法原理吧。某虽不才，虽然实现效果没有大佬们的好，但是我的代码通俗易懂，并且完全开源（C++），欢迎大家前来相互学习，批评指正。原理本文对原理不再赘述，了解去雾算法原理请去往：原理根据何凯明博士在论文中给出的公式，我们可以推导出最终待求图像J(x)的计算公式： J(x) = [I(x) - A] / t(x) + A 其中I(x)就是
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2024-08-15 16:20:24
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日记最近做的项目需要用到去雾，尝试了很多去雾算法，包括使用暗通道去雾之后，用自动色阶优化，gamma校正，超分辨率重建等手段进一步处理图像，也没有达到想要的效果。看完“Optimized contrast enhancement for real-time image and video dehazing”这篇论文，看论文贴图比较酷炫，复现一波试试效果。作者的源码说句实话，放置的比较乱，并年代久远
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2024-05-06 22:42:25
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1.文章信息本次介绍的文章是广东石油化工学院发表的一篇火焰烟雾检测的文章，题目为《Flame smoke detection algorithm based on YOLOv5 in petrochemical plant》。2.摘要石油化工装置火灾烟雾检测，可以预防火灾，保证生产安全和生命安全。文章旨在解决复杂工厂背景下火焰烟雾检测中的漏检和误检问题。文章提出了一种基于YOLOv5的
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2024-08-09 00:18:21
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文章目录原文基于图像能量和颜色信息的视觉烟雾检测系统摘要关键词1 介绍2 相关工作3 系统概述4 烟雾分割的背景模型4.1 背景引导4.2 背景更新和前景提取4.3 对象验证4.4 快速虚影抑制5 用于前景对象分类的烟雾检测5.1 使用离散小波变换的能量分析5.2 检测混合烟雾区域的颜色分析5.3 贝叶斯分类方法6 实验结果和讨论7 结论参考文献 基于图像能量和颜色信息的视觉烟雾检测系统Visi
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2024-05-10 18:03:51
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目录0.引言1.yolov5模型训练1.2 模型训练1.3 模型测试2 模型转换2.1 pt→wts→2.1.1 pt转wts2.1.2 wts转 3 动态库打包0.引言 本人配置：win10，python3.6、 torch1.7+cu110 、cuda11.0、 cudnn8.0.4.30、 Te
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2024-06-23 05:13:32
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利用python实现烟雾图像处理 颜色规范化直方图均衡化处理背景减除法建立混合高斯模型中值滤波去噪颜色规范化最大值灰度处理gray = max(r,g,b) import 平均灰度处理gray = (r,g,b)/3 加权平均能得到较合理的灰度图像： 可以看到烟雾用加权平均处理比较好烟雾的部分显示的比较明显我们再用几个清楚的烟雾照
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2024-05-09 15:32:12
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目录1.算法仿真效果2.算法涉及理论知识概要2.1RPN网络2.2Fast R-CNN网络2.3 NMS3.MATLAB核心程序4.完整算法代码文件获得1.算法仿真效果使用matlab2022a版本仿真结果如下：测试1：测试2：测试3：测试4：通过matlab操作界面，会对图片中的火灾区域进行识别，并输出检测框。识别火灾之后，会同步更新输出：此外，本程序还提供了其他更多的样本供测试使用：2.算法涉
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2024-08-08 12:07:45
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人员抽烟行为识别检测系统基于opencv+python深度学习架构模型，对现场人员抽烟行为实施分析监测。YOLO网络是一个以目标检测为目的而设计的网络。YOLO系列算法的基本思想是将输入图像分割为S×S个单元格， 且每个单元格生成B个边界框，由被检测目标中心点所在的单元格负责该目标的检测，并计算对应边界框的置信度。YOLO网络仅使用卷积层，属于全卷积网络。这在减少了参数变量的同时，加快了网络的运行
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2024-04-24 16:38:23
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前言效果如下，将下图喂到test程序内可得img1所示输出。大作业要求报告的主题是video based smoke detection，四人一组，一组交一份报告。预先提供train、test两个数据集，内部有smoke和non两个文件夹，文件夹内有若干100*100大小的图片。报告内容包括四部分：1、特征表示；2、降维及聚类；3、分类；4、模型评价及选择。图片预处理拿到图片集后，发现图片的是这样
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、相关技术简介二、 图像视频识别算法研究最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长
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2024-01-11 09:52:49
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01烟雾检测器古代中国人通过长城上的烽火所产生的烟雾来传递信息，但在城市丛林中，如果出现了烟雾，就预示着发生了严重的火灾事故。烟雾检测器可以实现火灾检测和防范。检测烟雾的传感器种类包括有光电式、离子式、半导体气敏式等多种烟雾传感器。有的场景中，会同时使用多种烟雾传感器协同工作。
▲ 离子式、半导体漆面式、光电式烟雾传感器 离子式烟雾传感器原理简单，价格便宜。它是在上个世纪60~70年代逐步推
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2024-01-05 22:03:32
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火灾是当今世界上发生频率最高的灾害之一。根据相关统计，全世界平均每1天发生的火灾就高达1万多起，造成数百人死亡。而且火灾造成的损失，随着时间的推进还在呈几何级地翻倍增长。由此产生了对火灾自动探测技术的迫切需求，尤其是火灾烟雾探测技术也取得了长足的发展和较为广泛的应用。烟雾探测器的工作原理烟雾探测器，又叫烟雾报警器，是通过监测烟雾的浓度来实现火灾防范的，由总线供电，与火灾报警控制器联网、通讯组成一个
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2023-09-18 15:58:32
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# Python烟雾检测算法实现流程
## 1.准备工作
在开始实现烟雾检测算法之前，需要确保你已经完成以下准备工作：
- 安装Python环境
- 安装必要的依赖库，例如OpenCV和NumPy
- 准备一些包含烟雾和非烟雾图像的训练数据集
## 2.加载图像数据集
首先，我们需要加载烟雾和非烟雾图像数据集。可以将图像数据集组织成两个文件夹，分别命名为“smoke”和“non_smoke”。
原创
2023-07-17 03:32:14
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摘要：智能火焰与烟雾检测系统用于智能日常火灾检测报警，利用摄像头画面实时识别火焰与烟雾，另外支持图片、视频火焰检测并进行结果可视化。本文详细介绍基于智能火焰与烟雾检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多目标进行识别分类，检测速度快、识别精度高。博文提供了完整的Python代码和使用教程 文章目录
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2024-08-21 09:29:50
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报告要求报告的主题是video based smoke detection。提供train、test两个数据集，每个数据集内部均有smoke和non两个文件夹，文件夹内有若干100*100大小的图片。报告内容包括四部分：1、特征表示；2、降维及聚类；3、分类；4、模型评价及选择。LBP算法LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子。主要分为
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2023-11-20 22:15:51
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