التعرف على التغير في الصوره


(mooooody90) #1

السلام عليكم اخواني الاعزاء الرجاء المساعده في مشروعي

يوجد لدي صورتيننكون من نوع jpg التقطو من نفس المره ونفس المكان على اعتبار ان الكمره ثابته واخذت الصور
الصوره الاساسيه تكون طبيعيه مثل الصوره الاولى
اما الصوره الثانيه صار عليها تغير (دخاني) مثل الصوره التانيه
في هذه الحاله يقوم البرنامج باخباري ان هناك تغير قد حصل

وشكرا


#2

يمكنك طرح الصورتين من بعضهم فاذا كانت الناتج لا يساوى صفرا فان هناك تغييرا قد حصل


(mooooody90) #3

شكرا على ردك اخي الكريم ممكن تعطيني الكود الي نطرح في الصور ؟
وسؤالي الثاني عزيزي احمد, الدكتور طلب منا تحويل الصوره الى باينري وحفظها في txt فايل كيف ممكن حفظها في txt فايل

وشكرا


(Ahmed) #4

[CENTER]حسنا اخي

كما قال الاخ المدير
تستطيع طرح الصور من بعضها
لكنه جاوب حسب سؤالك

وانت على حسب ماذكرت لي سابقا تريد التعرف على وجود الدخان، لا التعرف على التغيير وفقط

فطرح الصور يساعدنا فقط عندما نريد ان نعرف ان الصور غير متشابهة
لكنه لا يعطينا معلومات حول نوع التغير ولا حجمه ولا مكانه
لذلك فالامر يكون مختلفا قليلا

سنبدا التعامل مع هذه الصور، ومع هذا الدخان.
وساعطيك محاولتي لاحقا

بالنسبة لتحويل الصور ل binary وحفظها في ملف txt ليس بالامر الصعب وساذكره لك لاحقا

الرجاء الصبر
[/center]


(mooooody90) #5

الله يعطيك العافيه ويجزاك خير يارب
شكرا لكم


#6

جزاك الله خيرا اخ DzArticles على مجهودك العظيم فى المنتدى ومساعدة الاعضاء


(mooooody90) #7

السلام عليكم اخواني انا انتظر الرد على الموضوع
وشكرا


(Ahmed) #8

[CENTER]السلام عليكم

اعتذر على التاخير بسبب ظروف

لقد قمت بمحاولة هذا الصباح
واصدقك القول اني اتبعت اسهل الطرق
لان الموضوع لو اردنا التعمق فيه لاحتجنا لوقت اطول

واذا اردت التعمق انصحك بالاطلاع على الابحاث التالية :
A Survey on Pixel-Based Skin Color Detection Techniques

Dynamic Texture Segmentation Using Fourier Transform

Textural Features for Image Classification

واهم واحد
An Early Fire Detection Method Based on Smoke Texture Analysis and Discrimination

وانا كما قلت استخدمت الاسهل

FIRE AND SMOKE DETECTION WITHOUT SENSORS: IMAGE PROCESSING BASED APPROACH

لانه يعتمد على الخصائص الغير ديناميكية للصورة وهذا ماعتقد انه حالتنا

المهم

الطريقة ليست بالقوية وليست نهائية
وتستخدم فقط ك “منبه اولي” بوجود الدخان
اي انه للحصول على نتائج اكيدة
يجب اضافة حسابات اخرى

صاحب الطريقة يقول انه تحصل على نتائج جيدة والله اعلم

الفكرة في الموضوع اننا نستخدم فضائي الالوان RGB و HSV لاتخاذ القرار هل البكسل هو دخان ام لا
بواسطة مقارنة وفقط

فاذا تحقق الشرطين نقول ان البكسل هذا دخان

الكود

clear all
clc
close all

I=imread('Image4.jpg');
H=rgb2hsv(I);

R=I(:,:,1);
G=I(:,:,2);
B=I(:,:,3);
S=H(:,:,2);

[m n]=size(R);
LX=zeros(m,n);
LY=zeros(m,n);
LZ=zeros(m,n);
LS=zeros(m,n);

Thg=15;
Ths=0.1;

X=abs(R-G);
Y=abs(G-B);
Z=abs(R-B);

[Xx Xy]=find(X<=Thg);
[Yx Yy]=find(Y<=Thg);
[Zx Zy]=find(Z<=Thg);
[Sx Sy]=find(S<=Ths);

Nx=length(Xx);
Ny=length(Yx);
Nz=length(Zx);
Ns=length(Sx);

for i=1:Nx
   LX(Xx(i),Xy(i))=1; 
end
for i=1:Ny
   LY(Yx(i),Yy(i))=1; 
end
for i=1:Nz
   LZ(Zx(i),Zy(i))=1; 
end
for i=1:Ns
   LS(Sx(i),Sy(i))=1; 
end

R=LX&LY&LZ&LS;

imshow(R)

حد المقارنة

Thg=15;

يمكنك تغييره مابين 15 الى 25 حسب مايقول صاحب البحث

اما الحد الاخر

Ths=0.1;

فهو ثابت

النتائج جيدة، لكني جربت فقط على صورتين

النتيجة

النتيجة


[/center]


(mooooody90) #9

اخي وحبيبي
ربي يسعدك ويعطيك القوه والصحه ماقصرت ابدا
انشالله سوف اطلعك على اي تحديثات اقوم بها على الكود
وشكرا الف على المجهود الجبار