上下文火点算法监测森林火灾的代码

以下是一个简单的上下文火点算法监测森林火灾的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('forest.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 模糊处理
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (7,7), 0)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

# 膨胀处理
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
dilate = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 绘制矩形框
for contour in contours:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour)
    if w > 50 and h > 50:
        cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码使用OpenCV库来处理图像，并使用上下文火点算法检测图像中的火点。代码中的步骤包括读取图像、转换为灰度图像、进行模糊处理、进行边缘检测、进行膨胀处理、查找轮廓和绘制矩形框。最终，代码将显示带有矩形框的原始图像，该矩形框标识出了检测到的火点。需要注意的是，该代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行更多的优化和调整。