概述
研究生课程系列文章参见索引《在信科的那些课》
学期末一直忙考试，大作业，很久没来CSDN耕耘了。。。
虽然考试都结束了，手头还是累积了不少活儿要补，不多写了，晒个小项目，模式识别课程的作业。
大体框架如下：
还是之前的火灾检测，但是在一些简单的颜色、运动检测的基础上增加了模式识别的方法。
因为特征比较简单——SVM、非线性SVM、决策树、随机森林都是用的颜色直方图来训练；Adaboost就是完全用的《Rapid》中的Haar特征——所以其实模式识别方法并没有实质性的提高检测率，主要的检测效果还是依据前期初期得到的。
以下是用QT实现的小Demo：
再晒个检测效果图：
都是比较简单的场景，所以看上去效果还行，嘿嘿~
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最后
以上就是淡然酒窝为你收集整理的【OpenCV】基于图像处理和模式识别的火灾检测方法的全部内容，希望文章能够帮你解决【OpenCV】基于图像处理和模式识别的火灾检测方法所遇到的程序开发问题。
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