python opencv火焰检测

使用 OpenCV 进行火焰检测可以分为以下几个步骤：

1. 读取视频帧或摄像头捕捉的帧。
2. 将读取到的帧转化为 HSV 颜色空间。
3. 设置颜色范围，提取出火焰的区域。
4. 进行形态学操作，减少噪点。
5. 遍历提取出的区域，找到最大的轮廓并绘制矩形框。

下面是一个简单的 Python 代码实现：

import cv2

# 设置颜色范围
lower = (0, 200, 200)
upper = (20, 255, 255)

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()

    # 转换为HSV颜色空间
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 提取火焰区域
    mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)

    # 形态学操作
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
    mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

    # 找到轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 遍历轮廓并绘制矩形框
    for c in contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Fire Detection', frame)

    # 按下 q 键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

该代码会打开摄像头，实时检测火焰并在视频中标记出来。你可以根据实际需求进行调整和优化。