摘要：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個(gè)跨平臺(tái)的開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，可以在運(yùn)行Linux、Windows等操作系統(tǒng)上運(yùn)行。它由一些C語(yǔ)言函數(shù)組成，包含了圖像處理及計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法。本文主要工作是視頻中的火焰識(shí)別，通過(guò)背景相減算法分離火焰和目標(biāo)圖像，基于閾值分割圖像，再進(jìn)行形態(tài)學(xué)去噪，最后通過(guò)RGB和HIS算法，識(shí)別判定火焰。利用OpenCV，在VS2017平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了攝像機(jī)視頻中火焰的檢測(cè)。

關(guān)鍵詞：OpenCV；火焰識(shí)別；機(jī)器視覺(jué)

1 研究背景與意義

隨著人工智能的迅速發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)越來(lái)越受到重視，比如火焰識(shí)別、人臉識(shí)別等等。中國(guó)的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)發(fā)展迅速，應(yīng)用范圍滲透到了國(guó)民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)行業(yè)。其主要原因是因?yàn)橹袊?guó)是世界主要的加工制造和應(yīng)用中心之一，隨著工業(yè)技術(shù)的日益精湛和工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的不斷提高，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在我國(guó)也在不斷發(fā)展壯大，同時(shí)人們也對(duì)機(jī)器視覺(jué)的發(fā)展加大了重視。

在消防領(lǐng)域，火焰識(shí)別發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，如果機(jī)器能自動(dòng)識(shí)別火焰并自行滅火，必定能減少人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。OpenCV給我們提供了相當(dāng)不錯(cuò)的函數(shù)庫(kù)，通過(guò)OpenCV可以實(shí)現(xiàn)火焰識(shí)別功能，可以檢測(cè)靜態(tài)圖片中的火焰，還可以檢測(cè)實(shí)時(shí)視頻中的火焰，同時(shí)在視頻檢測(cè)的基礎(chǔ)上推廣到了攝像頭實(shí)時(shí)檢測(cè)。

2 OpenCV機(jī)器視覺(jué)的介紹

通俗來(lái)講，機(jī)器視覺(jué)就是用機(jī)器代替人眼的功能來(lái)實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的系統(tǒng)功能。機(jī)器視覺(jué)通過(guò)圖像攝取裝置（分CMOS和CCD兩種）將已被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像信號(hào)，同時(shí)傳送給專(zhuān)用的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)，從而得到被攝目標(biāo)的圖像形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和顏色、亮度等圖像信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字圖像信號(hào)，圖像系統(tǒng)對(duì)這些數(shù)字信號(hào)進(jìn)行各種算法運(yùn)算來(lái)抽取目標(biāo)的相應(yīng)特征，進(jìn)而根據(jù)識(shí)別的結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備運(yùn)行動(dòng)作。

機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)最大的特點(diǎn)就是提高生產(chǎn)系統(tǒng)的靈活性，增加自動(dòng)化程度。在一些不適合人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境中或者人類(lèi)視覺(jué)難以滿足要求的場(chǎng)合，機(jī)器視覺(jué)可以用來(lái)來(lái)替代人工視覺(jué)。同時(shí)，在大批量高強(qiáng)度重復(fù)性工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，利用機(jī)器視覺(jué)可以極大提高生產(chǎn)的工作效率和自動(dòng)化的程度。

OpenCV提供了豐富的大量的視覺(jué)處理算法，而且這些算法絕大部分利用C語(yǔ)言編寫(xiě)，同時(shí)OpenCV是開(kāi)源庫(kù)，處理地很恰當(dāng)，不需要額外添加新的外部函數(shù)或工具支持就可以直接編譯鏈接生成可執(zhí)行程序，所以也有人用來(lái)做算法移植，OpenCV的代碼還有一個(gè)很使用的特性就是，只要進(jìn)行簡(jiǎn)單的改造就可以應(yīng)用到DSP系統(tǒng)和ARM嵌入式系統(tǒng)中。OpenCV一直致力于現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)時(shí)檢測(cè)應(yīng)用，通過(guò)優(yōu)化的C語(yǔ)言程序的編寫(xiě)對(duì)其執(zhí)行速度帶來(lái)了很大的提升，并且可以購(gòu)買(mǎi)Intel的IPP高性能多媒體函數(shù)庫(kù)（Integrated Performance Primitives）達(dá)到更快的處理速度。

3 OpenCV識(shí)別火焰設(shè)計(jì)

3.1 設(shè)計(jì)原理

利用OpenCV有強(qiáng)大的圖像處理功能，可以從攝像機(jī)獲取圖像，然而普通的RGB圖形并不能很好的反映出圖像的亮度色度等圖像特征，首先把圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像，灰度圖像可以展示出圖像的亮度色度等圖像特征。背景相減適合檢測(cè)運(yùn)動(dòng)的物體，這里使用幀差法進(jìn)行背景相減來(lái)檢測(cè)視頻中的火焰，可以檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)物體的邊緣。

上面通過(guò)背景相減得到了目標(biāo)前景圖，再利用閾值分割方法，通過(guò)設(shè)定適當(dāng)?shù)拈撝担瑒h除一些過(guò)高或過(guò)低的像素點(diǎn)。將原圖二值化后，通過(guò)圖像形態(tài)學(xué)算法，對(duì)圖像進(jìn)行濾波去噪處理以便分割出較清晰明確的火焰，膨脹和開(kāi)運(yùn)算是圖像形態(tài)學(xué)中最基本的操作方法，通過(guò)這兩種操作可以消除噪聲從而得到想要的圖像。

判定火焰還可以通過(guò)RGB顏色模型來(lái)判定，火焰都有一定的顏色規(guī)律，將火焰分成R、G、B三個(gè)通道，即紅色分量、綠色分量和藍(lán)色分量，對(duì)火焰圖像來(lái)說(shuō)，紅色分量和藍(lán)色分量較大，任何火焰像素必須滿足以下公式：

R（x， y）≥ Rt〖JY〗（1）

R（x， y）> G（x， y）> B（x， y）〖JY〗（2）

公式（1）中的Rt是紅的分量應(yīng)該滿足的閾值。R（x， y）、G（x， y）、 B（x， y）分別是某個(gè)像素點(diǎn)（x，y）上的紅色分量、綠色分量和藍(lán)色分量。如果目標(biāo)圖像滿足以上公式則基本判定是火焰目標(biāo)，然而火焰圖像還包括許多其他圖像特征，為了更準(zhǔn)確地判定火焰目標(biāo)，我們可以將RGB顏色模型與其他判定模型進(jìn)行結(jié)合。

單純通過(guò)RGB顏色模型來(lái)判定火焰會(huì)有很多誤報(bào)情況，這里介紹一種更有效的方法，就是將RGB和HIS顏色模型結(jié)合判定。HIS模型是通過(guò)色度、飽和度、亮度三要素進(jìn)行顏色判斷的，將RGB與HIS顏色模型的算法公式相結(jié)合，進(jìn)而計(jì)算圖像的顏色特征，實(shí)現(xiàn)火焰的判定。判定公式如下：

I = （R + G + B） / sqrt（3）；

S = sqrt（ （R G）.^2 + （G B）.^2 + （B R）.^2 ）；

H = （ R .* 2 （G + B） ）./sqrt（ sqrt（2） * （ （R G）.^2 + （G B）.^2 + （B R）.^2 ） ）；

H（ G

3.2 運(yùn)行結(jié)果

4 總結(jié)與展望

本文在OpenCV識(shí)別火焰技術(shù)等各個(gè)方面進(jìn)行深入探討的基礎(chǔ)上，通過(guò)背景相減、閾值分割、圖像形態(tài)學(xué)操作結(jié)合RGB和HIS模型，設(shè)計(jì)了簡(jiǎn)單的火焰識(shí)別程序，由運(yùn)行結(jié)果中的圖1和圖二可以看出，程序識(shí)別了圖像中的火焰。本文設(shè)計(jì)程序簡(jiǎn)單，易調(diào)試。希望今后在革新的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)出性能更好，功能更強(qiáng)大的OpenCV識(shí)別火焰的程序來(lái)。

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[5]OpenCV學(xué)習(xí)記錄之視頻中的火焰檢測(cè)識(shí)別 coldplayplay的博客.

作者簡(jiǎn)介：吳蔓蔓，山東濟(jì)寧人，碩士，研究方向：無(wú)線通信。