基于python的检测火点系统代码

以下是一个基于Python的简单火点检测系统代码示例：

import cv2

# 加载视频文件
cap = cv2.VideoCapture("fire_video.mp4")

# 创建火点检测器
detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_fire.xml")

# 循环读取视频帧
while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    # 如果无法读取帧，则退出循环
    if not ret:
        break
    
    # 将帧转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 使用火点检测器检测火点
    fires = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
    
    # 标记检测到的火点
    for (x, y, w, h) in fires:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
    
    # 在窗口中显示帧
    cv2.imshow("Fire Detection", frame)
    
    # 等待按下“q”键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

# 释放视频文件并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

说明：

1. 首先加载视频文件，可以通过修改 `cap = cv2.VideoCapture("fire_video.mp4")` 行的文件名来更改输入视频。
2. 创建 `CascadeClassifier` 对象来加载训练好的火点检测器，可以通过修改 `"haarcascade_fire.xml"` 文件路径来更改检测器文件。
3. 循环读取视频帧，将帧转换为灰度图像。
4. 使用 `detectMultiScale` 函数检测火点，该函数会返回所有检测到的矩形区域的列表。
5. 遍历所有检测到的火点，使用 `rectangle` 函数在帧上绘制矩形框。
6. 在窗口中显示帧，等待按下“q”键退出循环。
7. 释放视频文件并关闭窗口。

注意：以上代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。