Python OpenCV 实现火焰检测与目标跟踪

"该资源包含一个使用Python和OpenCV实现的火焰检测代码，主要通过分析图像中的颜色和形状特征来识别并追踪火焰。" 在火焰检测过程中，代码首先引入了必要的库，包括`cv2`（OpenCV的Python接口）和`numpy`，这两个库在计算机视觉任务中非常常见。`cv2`提供了丰富的图像处理函数，而`numpy`则用于高效地处理数组数据。 定义的变量`w_thre`和`h_thre`分别代表宽度和高度的阈值，用于判断检测到的物体是否可能为火焰。如果检测到的区域在宽度或高度上超过这些阈值，那么它将被视为可能的火焰，并用矩形框标出。 `find_countours_center`函数是核心部分，它遍历图像的轮廓（`countours`），计算每个轮廓的中心坐标。对于每个轮廓，它收集所有像素的x和y坐标，然后检查它们的最大值和最小值之差是否超过预设的阈值。如果超过，说明可能存在火焰，并在原始图像上画出矩形框，同时记录下轮廓的中心点。 接着，`contrast_brightness_demo`函数用于调整图像的对比度和亮度。它创建了一个全零的空白图像，然后使用`cv.addWeighted`函数将原图与空白图像结合，以改变图像的亮度和对比度。最后，应用阈值处理，将结果转换为二值图像，以便更容易区分火焰与其他背景元素。 在主循环中，代码读取视频流的每一帧，并分离出蓝、绿、红三个通道。这里，红色通道（R）可能被特别关注，因为火焰通常具有较高的红色成分。接下来，可能会根据红色像素的强度和饱和度来进一步筛选火焰候选区域。 这段代码利用了OpenCV提供的图像处理功能，通过检测颜色和形状特征来实现火焰的自动检测和跟踪。这在火灾预警系统、监控分析或其他相关应用中有着广泛的应用价值。通过调整参数和添加额外的图像处理步骤，可以优化代码以适应不同光照条件和火焰特征。