原创独家：MATLAB编写的烟雾检测程序

利用MATLAB编写的烟雾检测程序，烟雾追踪程序，毕业设计验证过，珍藏多年了

tic;
clear all;
close all;
clc;
alpha = 0.5;
v=3;

% vid = videoinput（‘winvideo‘ 1）;%创建ID为1的摄像头的视频对象。
% set（vid‘ReturnedColorSpace‘‘rgb‘）;
% vidRes=get（vid‘VideoResolution‘）;
% width=vidRes（1）;
% height=vidRes（2）;
% nBands=get（vid‘NumberOfBands‘）;
% figure（‘Name‘ ‘Matlab调用摄像头 By tennfy‘ ‘Numbertitle‘ ‘Off‘ ‘ToolBar‘ ‘None‘ ‘MenuBar‘ ‘None‘）;
% hImage=image（zeros（vidRes（2）vidRes（1）nBands））;
% preview（vidhImage）;    %打开视频预览窗口
% filename = ‘screen_video‘;%保存视频的名字
% nframe = 150;            %视频的帧数
% nrate = 30;              %每秒的帧数
% preview（vid）;
% set（1‘visible‘‘off‘）;
% 
% writerObj = VideoWriter（ [filename ‘.avi‘] ）;
% writerObj.frameRate = nrate;
% open（writerObj）;
% 
% figure;
% for ii = 1: nframe
%     frame = getsnapshot（vid）;
%     imshow（frame）;
%     f.cdata = frame;
%     f.colormap = colormap（[]） ;
%     writeVideo（writerObjf）;
% end
% close（writerObj）;
% closepreview

A = aviinfo（‘screen_video.avi‘）;
mov = mmreader（‘screen_video.avi‘）;
LEN = A.Numframes;%得到视频的帧数
for i = 1:v: LEN
    b = read（mov i）;
    imwrite（b strcat（‘smoke‘ int2str（i/v） ‘.jpg‘） ‘jpg‘）;
end
pic = imread（strcat（‘smoke‘ int2str（i/v） ‘.jpg‘））;%读入一张图片
[rowcolkkkk] = size（pic）;
OrDiffPic = 255*zeros（rowcol）;
%Ncut =20;
Ncut =20;
Nrow = floor（row/Ncut）;
Ncol = floor（col/Ncut）;
%定义新的块状像素图像
CubePic = 255*zeros（NrowNcol）;
DiffPic = 255*zeros（NrowNcol）;
BackPic = 255*zeros（NrowNcol）;
thres = 10;

%TestPic = 255*ones（rowcol）;
flag = 0;
counter = 0;
for x = 1 : （LEN/v）-1
    pic = imread（strcat（‘smoke‘ int2str（x） ‘.jpg‘））;%读入一张图片
    pic1 = rgb2gray（pic）;
    % imshow（pic1）;
    %thres = mean（pic11）;
    %块状像素点平均化
    for i=1:Nrow
        for j = 1:Ncol
            temp = pic1（（i-1）*Ncut+1:i*Ncut（j-1）*Ncut+1:j*Ncut）;
            CubePic（ij） = uint8（mean（temp（:）））;
        end
    end
    %imshow（uint8（CubePic））;
    %背景减除
    if x==1
        BackPic = CubePic;
    else
        DiffPic = uint8（CubePic） - uint8（BackPic）;    %计算背景图片
        BackPic = uint8（uint8（alpha*CubePic） + uint8（（1-alpha）*BackPic））;
    end
    %imshow（uint8（DiffPic））;
    for i=1:Nrow
        for j = 1:Ncol
            if DiffPic（ij）>thres
                DiffPic（ij） = 255;
            else
                DiffPic（ij） = 0;
            end
        end
    end
    %图像还原成原始尺寸
    OrDiffPic = imresize（DiffPicNcut）;
    imLabel=bwlabel（OrDiffPic8）;
    im2double（OrDiffPic）;
    
    stat = regionprops（imLabel‘Area‘）; %求各连通域的大小
    maxarea = [stat.Area];
    minlen = min（3length（maxarea））;
    stats = regionprops（imLabel‘Area‘‘Centroid‘）;
    
    rea = [stats.Area];
    
    Center = zeros（32）;
    for i = 1:minlen
        ConIndex = find（rea==maxarea（i））;
        Center（i:） = stats（ConIndex）.Centroid;
    end
    
    if  x>2
        for i=1:3
            Y2 = LASTCenter（i2）;
            for j=1:3
                Y1 = Center（j2）;                
       

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       4402  2018-05-22 19:17  FIG\perfect.m

     目录          0  2016-06-13 16:01  FIG

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