matlab火灾检测gui设计代码

时间: 2023-08-18 09:09:28 浏览: 50
以下是一个简单的Matlab火灾检测GUI设计代码,仅供参考: ```matlab function varargout = fire_detection_gui(varargin) % FIRE_DETECTION_GUI MATLAB code for fire_detection_gui.fig % FIRE_DETECTION_GUI, by itself, creates a new FIRE_DETECTION_GUI or raises the existing % singleton*. % % H = FIRE_DETECTION_GUI returns the handle to a new FIRE_DETECTION_GUI or the handle to % the existing singleton*. % % FIRE_DETECTION_GUI('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local % function named CALLBACK in FIRE_DETECTION_GUI.M with the given input arguments. % % FIRE_DETECTION_GUI('Property','Value',...) creates a new FIRE_DETECTION_GUI or raises the % existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are % applied to the GUI before fire_detection_gui_OpeningFcn gets called. An % unrecognized property name or invalid value makes property application % stop. All inputs are passed to fire_detection_gui_OpeningFcn via varargin. % % *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)". % % See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES % Edit the above text to modify the response to help fire_detection_gui % Last Modified by GUIDE v2.5 13-Jun-2021 21:58:12 % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @fire_detection_gui_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @fire_detection_gui_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT % --- Executes just before fire_detection_gui is made visible. function fire_detection_gui_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) % This function has no output args, see OutputFcn. % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to fire_detection_gui (see VARARGIN) % Choose default command line output for fire_detection_gui handles.output = hObject; % Update handles structure guidata(hObject, handles); % UIWAIT makes fire_detection_gui wait for user response (see UIRESUME) % uiwait(handles.figure1); % --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = fire_detection_gui_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT); % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Get default command line output from handles structure varargout{1} = handles.output; % --- Executes on button press in select_image_button. function select_image_button_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to select_image_button (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Open file dialog and select image file [filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg;*.png;*.bmp;*.tif'}, 'Select an image file'); if isequal(filename,0) || isequal(pathname,0) % User cancelled the file selection return; end % Read selected image file and display img = imread(fullfile(pathname, filename)); axes(handles.original_image_axes); imshow(img); title('Original Image'); % --- Executes on selection change in preprocessing_popupmenu. function preprocessing_popupmenu_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to preprocessing_popupmenu (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Check selected preprocessing option and update current image preprocessing_option = get(hObject, 'Value'); img = get_image_from_axes(handles.original_image_axes); switch preprocessing_option case 1 % None % Do nothing case 2 % Gaussian filtering img = imfilter(img, fspecial('gaussian', [5 5], 1)); case 3 % Median filtering img = medfilt2(img, [5 5]); case 4 % Adaptive thresholding img = imadjust(img, stretchlim(img)); img = imbinarize(img, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.5); otherwise % Invalid option return; end % Display preprocessed image axes(handles.preprocessed_image_axes); imshow(img); title('Preprocessed Image'); % --- Executes during object creation, after setting all properties. function preprocessing_popupmenu_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to preprocessing_popupmenu (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles empty - handles not created until after all CreateFcns called % Create preprocessing options preprocessing_options = {'None', 'Gaussian Filtering', 'Median Filtering', 'Adaptive Thresholding'}; % Add options to popup menu for i = 1:length(preprocessing_options) option = preprocessing_options{i}; set(hObject, 'String', [get(hObject, 'String'); option]); end % --- Executes on selection change in algorithm_popupmenu. function algorithm_popupmenu_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to algorithm_popupmenu (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Check selected algorithm option and update current image algorithm_option = get(hObject, 'Value'); img = get_image_from_axes(handles.preprocessed_image_axes); switch algorithm_option case 1 % None % Do nothing case 2 % Pixel-based detection img = pixel_based_detection(img); case 3 % Region-based detection img = region_based_detection(img); otherwise % Invalid option return; end % Display detected image axes(handles.detected_image_axes); imshow(img); title('Detected Image'); % --- Executes during object creation, after setting all properties. function algorithm_popupmenu_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to algorithm_popupmenu (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles empty - handles not created until after all CreateFcns called % Create algorithm options algorithm_options = {'None', 'Pixel-based Detection', 'Region-based Detection'}; % Add options to popup menu for i = 1:length(algorithm_options) option = algorithm_options{i}; set(hObject, 'String', [get(hObject, 'String'); option]); end % --- Get current image from axes. function img = get_image_from_axes(axes_handle) img = getimage(axes_handle); if size(img,3) == 3 % Convert to grayscale if necessary img = rgb2gray(img); end % --- Perform pixel-based fire detection. function output = pixel_based_detection(img) % Convert to double format and normalize img = double(img)/255; % Calculate color distance and threshold color_distance = (img(:,:,1)-img(:,:,2)).^2 + (img(:,:,1)-img(:,:,3)).^2; threshold = graythresh(color_distance); % Binarize image output = imbinarize(color_distance, threshold); % --- Perform region-based fire detection. function output = region_based_detection(img) % Convert to double format and normalize img = double(img)/255; % Convert to L*a*b* color space lab_img = rgb2lab(img); % Extract a* and b* channels a_channel = lab_img(:,:,2); b_channel = lab_img(:,:,3); % Threshold a* and b* channels a_threshold = graythresh(a_channel); b_threshold = graythresh(b_channel); a_mask = imbinarize(a_channel, a_threshold); b_mask = imbinarize(b_channel, b_threshold); % Combine masks output = a_mask & b_mask; ``` 这个代码包含了选择图像、预处理、算法检测等功能,其中包括了像素级检测和区域级检测两种算法。您可以根据需要对代码进行修改和优化。

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