Discussion :

[tbrjerome]

Bonjour a tous,

dans le cadre d'un projet concernant des détections de plusieurs types d'incidents, il m'est demandé une détection d'incendie.

j'ai réussi a mettre en œuvre une détection de couleur ( rouge dans mon cas ) pour la détection d'incendie, mais le résultat n'est pas très convaincant ...

j'ai donc repensé l'algorithme, plutôt que de détecter un pixel dépassant un taux entre 0 et 255, j'ai imaginé une détection de fumée... mais j'ai beaucoup plus de mal a le mettre en place, une fumée étant difforme et de couleurs différentes ...

quelqu'un aurait un lien ou des idées de modifications a faire ?


J'ai egalement lu sur ce forum qu'il est possible de detecter des voitures a l'aide des haar mais je ne trouve aucune info a ce sujet


merci

[ToTo13]

Bonjour,

je pense que le forum "Traitement d'images" aurait été plus approprié à ta question.

Est ce que tu as déjà des images contenant des flammes ?
Si oui, est ce que tu as essayé de changer d'espace de couleur : HLS, HSV, YCbCr ?

[snowpy]

il doit y avoir moyen avec une soustraction d'image mais c'est vrai que ca ne te dira que si quelque chose à changé sur ton image et rien d'autre. La méthode fonctionne dans des cas particulier d'image selon l'ampleur de l'incendie et la vue (vue aerienne par exemple).

[tbrjerome]

Merci de vos reponses

j'ai comme contrainte l'utilisation de la librairie opencv donc je me suis dis que c'etait le meilleur endroit pour poster ^^

je peux effectivement convertir les couleurs avec les fonctions d'opencv adequat, mais que puis je faire ensuite ?

[snowpy]

hum ben un histogramme par exemple, ou tu track une plage de couleur en supposant que le feu est une plage de couleur, sinon ca dépend d'ou tu cherche le feu, si il est censé y avoir personne, tu peux tracker un changement d'image (soustration de 2 frame) ou un flow dans l'image aussi. Tout dépend de ta configuration ou se situe la caméra, l'environnement, la taille du feu....

[tbrjerome]

salut et merci de ta reponse

j'ai plusieurs etapes realisées:
prendre une photo a la webcam
appliquer un ROI ( Region of Interest ) pour garder la partie qui m'interesse
j'ai appliqué un filtre pour etirer l'histogramme, pour lisser et enfin pour binariser,

je voudrai maintenant recuperer le nombre de pixel noir qui sont sur l'image binarisée, afin de pouvoir en deduire la taille a l'aide de seuil ( exemple: si nombre pixel noir < 50 alors c'est un "petit feu", si nombre < a 300 c'est un incendie, etc ( on peut appliquer ca a une detection de n'importe quoi d'autre selon ce qu'on decide dans le ROI ) )

je sais embriquer deux boucles for pour parcourir l'image mais je sais pas recuperer le nombre de pixel noirs pour les placer dans un int qu'on comparera apres aux seuils pour deduire ce qui est detecté

sinon deuxieme methode possible ( pas de contraintes ), faire la difference avec une image "modele" ou il y'a rien, et en deduire qu'il y a un objet detecté. probleme, je n'arrive pas a utiliser cvSub, je trouve aucun sample qui marche...

merci

[snowpy]

tu trouveras ton bonheur ICI

avec la fonction

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

cvGet2D(monImage,i,j)

elle retourne la couleur du pixel.

[tbrjerome]

yes j'avais suivi ce topic,
mais beaucoup d'erreurs inattention dans les codes,
et apparemment la version finale qui a été postée ( avant la question suivante concernant la droite ) n'a pas fonctionné chez moi

je la met en place des que je rentre chez moi et je poste le code :-)

merci snowpy en tout cas

[snowpy]

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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int nb_pixel = 0;
pixel=255;
for (int i=0; i < monImage->height; i++)
{
	for (int j=0; j < monImage->width; j++)
	{
                   //si le pixel est blanc alors:
                   if( cvGet2D(monImage,i,j) == pixel)
                   {
                       nb_pixel++; 
                   }
	}
}

ca, ca fonctionne très bien pas de souci normallement, il suffit de modifier la valeur de pixel en fonction de la couleur (255 c'est noir mais je suis pas très sur pour ca à tester)

NB: n'oubli pas le split en début de code

[tbrjerome]

CvHistogram* Histogramme;
double NbPtBlanc;
int TailleHistogramme=256;
Histogramme=cvCreateHist(1,&TailleHistogramme,CV_HIST_ARRAY);
cvCalcHist(&img_bin,Histogramme);
NbPtBlanc=cvQueryHistValue_1D(Histogramme,255);
cout << "Point blancs: " << NbPtBlanc << endl;


a l'air de fonctionner

[ToTo13]

je peux effectivement convertir les couleurs avec les fonctions d'opencv adequat, mais que puis je faire ensuite ?

Je pense que tu peux regarder si le feux et/ou la fumée se segmente mieux dans ces espaces de couleurs.