python 烟雾识别

烟雾识别可以使用计算机视觉技术实现。一般的做法是通过图像处理技术来提取烟雾区域，然后使用机器学习算法进行分类。

以下是一个简单的烟雾识别的 Python 实现步骤：

1. 首先需要导入一些必要的库，如 OpenCV, numpy, scikit-learn 等：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.externals import joblib

2. 加载预训练的机器学习模型：

model = joblib.load('smoke_detector.pkl')

3. 定义一个函数来提取烟雾区域：

def extract_smoke(img):
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    lower = np.array([0, 0, 0], dtype=np.uint8)
    upper = np.array([180, 255, 30], dtype=np.uint8)
    mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)
    return mask

4. 读取测试图像并进行烟雾检测：

img = cv2.imread('smoke_test.jpg')
smoke_mask = extract_smoke(img)
features = np.array([np.mean(smoke_mask)])
prediction = model.predict(features.reshape(1, -1))[0]
print('Prediction:', prediction)

其中，smoke_test.jpg 是待检测的图片，model 是预训练的机器学习模型，prediction 表示该图片是否为烟雾图像，0 表示不是烟雾，1 表示是烟雾。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际上在进行烟雾检测时还需要考虑到许多其他因素，例如光照、背景等。