火灾蔓延 python
时间: 2023-08-13 15:10:42 浏览: 90
回答: 要了解火灾在美国不同州的蔓延情况,可以使用Python进行数据分析和可视化。首先,可以使用代码 df = pd.read_sql_query("SELECT SUM(FIRE_SIZE) AS SUM_FIRE_SIZE, State FROM Fires GROUP BY State;", conn) 从数据库中获取每个州的野外火灾规模数据。然后,可以使用代码 df = df.set_index("STATE") df\[:5\] 来查看全美五大野外火灾规模的州。这样可以得到火灾蔓延情况的可视化结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用Python+PyTorch预测野外火灾!](https://blog.csdn.net/weixin_43881394/article/details/112275842)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题
火灾区域分割 python
火灾区域分割是指通过计算机视觉技术,将火灾图像中与火灾相关的区域从图像中分割出来。下面是一个简单的基于Python的火灾区域分割实现过程:
1. 导入相关库
```python
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
```
2. 读取图像
```python
img = cv2.imread('fire.jpg')
```
3. 将图像转为灰度图像
```python
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
4. 对图像进行二值化处理
```python
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
```
5. 进行形态学操作,去除噪声和小的对象
```python
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
```
6. 找到火灾区域的轮廓
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
7. 绘制火灾区域
```python
for i in range(len(contours)):
if hierarchy[0][i][3] == -1:
cv2.drawContours(img, contours, i, (0, 0, 255), 3)
```
8. 显示结果
```python
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()
```
以上就是一个简单的基于Python的火灾区域分割实现过程,可以根据实际情况进行调整和优化。
python 火灾检测
Python火灾检测是利用计算机视觉技术,通过摄像头画面实时识别火焰与烟雾,进行智能日常火灾检测报警的一种方法。基于YOLO的火焰检测与识别是一种常见的Python火灾检测方法,它可以对图像中存在的多目标进行识别分类,检测速度快、识别精度高。此外,还可以支持图片、视频火焰检测并进行结果可视化。Python火灾检测可以帮助人们快速查找明火,用最快的时间灭掉它,以此降低火灾事故造成的损失。如果您想了解更多关于Python火灾检测的内容,可以参考引用中提供的博文和代码资源。