火焰检测python代码

当然，我可以为您介绍一下火焰检测的Python代码。火焰检测是一种常见的计算机视觉任务，可以用于监测和识别图像或视频中的火焰。以下是一个简单的火焰检测Python代码示例：

import cv2

# 加载火焰检测模型
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('fire_detection.cfg', 'fire_detection.weights')

# 加载类别标签
with open('fire_detection.names', 'r') as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 加载输入图像
image = cv2.imread('fire_image.jpg')

# 创建输入图像的blob
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

# 设置网络的输入
net.setInput(blob)

# 前向传播获取输出层
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
outputs = net.forward(output_layers)

# 解析输出并进行火焰检测
for output in outputs:
    for detection in output:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]

        if confidence > 0.5 and classes[class_id] == 'fire':
            # 检测到火焰，绘制边界框
            x, y, w, h = detection[0:4] * np.array([image.shape[1], image.shape[0], image.shape[1], image.shape[0]])
            cv2.rectangle(image, (int(x), int(y)), (int(x+w), int(y+h)), (0, 0, 255), 2)
            cv2.putText(image, 'Fire', (int(x), int(y)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)

# 显示检测结果
cv2.imshow('Fire Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了OpenCV库和YOLOv3模型来进行火焰检测。首先，它加载了预训练的模型和类别标签。然后，它读取输入图像并创建一个blob对象。接下来，通过前向传播获取输出层，并解析输出以进行火焰检测。最后，它在图像上绘制边界框来标记检测到的火焰，并显示检测结果。