前言
上一篇文章中利用RGB判據(jù)和HIS判據(jù)拷淘，設(shè)定合適的閾值條件撇他，檢測(cè)出火焰對(duì)應(yīng)像素的區(qū)域，將原圖二值化誊抛，經(jīng)過中值濾波以及數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的膨脹運(yùn)算等圖像處理列牺，消除一些噪聲及離散點(diǎn)，連通一些遺漏的區(qū)域拗窃，從而來檢測(cè)火焰瞎领，這個(gè)方法在背景比較單調(diào)且與火焰差別較大時(shí)泌辫，效果良好，幾乎沒有任何噪聲對(duì)其造成干擾九默。但當(dāng)背景復(fù)雜或與火焰顏色比較相似時(shí)震放，會(huì)不時(shí)出現(xiàn)噪聲和誤判。今天和大家分享利用目標(biāo)檢測(cè)算法中的yolov3來檢測(cè)火焰驼修。
數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)并標(biāo)注
我在網(wǎng)絡(luò)上找到了一批關(guān)于火焰的數(shù)據(jù)
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將這些數(shù)據(jù)標(biāo)注
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將標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練澜搅，得到檢測(cè)模型
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檢測(cè)
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由于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)比較少，只有200多張圖片邪锌，效果還有待提升勉躺，后續(xù)會(huì)繼續(xù)收集圖片數(shù)據(jù)，并利用樹莓派上的攝像頭做一個(gè)監(jiān)控系統(tǒng)觅丰。
THE END
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