一、课题介绍森林承担着为人类提供氧气以及回收二氧化碳等废弃气体的作用,森林保护显得尤其重要。
但是每年由于火灾引起的事故不计其数,造成重大的损失。
如果有一款监测软件,从硬件处获得的图像中监测是否有火焰,从而报警,为人们灭火争取时间,显得尤其有价值。
二、技术原理本课题为基于颜色的火焰识别技术。
将彩色图像转化为HSV图像,当HSV三通道比例符合一定经验值的时候,就确定为火焰的像素,将目标变成白色,其余变为黑色。
结合形态学进行滤波,去除干扰面积。
再原图的基础上进行定位框出,并且进行预警。
三、运行图
1
hsv空间双边滤波去雾MATLAB代码,经过测试,代码去雾效果良好。
2024/5/23 12:19:54 1.97MB hsv空间 MATLAB代码 去雾
1
这是一个提取图像的HSV特征的代码,使用matlab写的m文件,里面有具体的使用说明及测试图像,用户下载后可以直接运行。
2024/4/26 14:20:41 16KB HSV,matlab
1
经典的Chan-Vese(CV)模型已在许多应用中采用。
为了提高其适用性和效率,已经开发了许多概括,例如Chan和Vese的矢量值图像两阶段模型。
矢量CV模型使用类似于将彩色图像转换为灰色图像的方法集成多通道信息。
当对象及其背景的强度接近时,此参数无效。
在这项研究中,经典的CV模型通过使用从通道到通道分割图像的策略将其用于彩色图像。
提出了一种多通道分段组合(MSC)方法来集成多级集合的信息。
为了克服通常的从信道到信道的方法不能很好地考虑不同信道之间的相关性的缺点,引入了一种新颖的多信道比率变换(MRT)。
并提出了一种变体HSV(VHSV)色彩空间,以使每个通道反射区域信息而不会失真。
实验结果表明,该方案可以更准确地进行分割,并且在时间成本上具有优势。
此外,该方法仅在具有八段彩色图像的情况下才有效,但是可以通过使用多相模型对其进行增强。
2024/1/27 5:13:04 1.23MB 研究论文
1
利用小波变换,在HSV域图像的V或S通道的二次小波分解的LH子带加数字水印并进行还原和攻击,给出了几种常见攻击方式的水印效果图
2024/1/10 20:19:36 892KB 小波变换 数字水印 DWT HSV
1
1.先采集摄像头视频,对每一帧图像进行处理。
(这部分在主函数里面)2.然后对每一帧图像进行hsv颜色空间变换,这个模型中颜色的参数分别是:色调(H),饱和度(S),明度(V)。
3.对hsv的各个通道进行阈值分割,分割出人体的肤色4.对分离出的人体肤色部分用腐蚀膨胀的方法进行滤波处理,在进行凹包凸包分析,计算各个分离出来的区块的面积,删除掉面积太小的区块,在计算轮廓的深度,取深度最大的为目标轮廓。
5.然后对目标轮廓的凹凸包的个数就可以的出手势表示的数字。
2023/12/19 20:27:47 32.63MB OpenCV  手势识别 数字识别
1
自己开发的一个HSV和RGB转化的小工具,使用的时VC++2005,时间仓促做的不太漂亮,但是好用。
有源码,需重新编译。
2023/12/4 0:12:29 3.43MB HSV RGB 工具
1
基于HSV彩色空间的图像分割,包含测试图片,MATLAB源程序,可以参考一下
2023/10/8 3:41:19 220KB MATLAB 图像分割
1
1、将图像从rgb颜色空间转换到hsv颜色空间;
2、根据饱和度和色度信息缩小检测范围;
2、根据某颜色在h通道的取值范围对图像进行颜色分割
2023/8/6 19:40:57 25KB Halcon实例
1
这段代码是通过把图片转为hsv颜色空间进行颜色提取可以改变lower_red和upper_red的第一个参数来改变要提取的颜色
2023/7/6 0:25:02 501B Pythonopencv 提取红色区域
1
共 35 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡