OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)

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原文链接：使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)

完整项目源码下载：

https://github.com/mushfiq1998/fire-detection-python-opencv?source=post_page-----e55c8fc6fa54--------------------------------

图片：

项目结构：

fireDetection.py

import cv2  # Library for openCV
import threading  # Library for threading -- which allows code to run in backend
import playsound  # Library for alarm sound
import smtplib  # Library for email sending

# To access xml file which includes positive and negative images of fire.
# (Trained images) File is also provided with the code.
fire_cascade = cv2.CascadeClassifier('fire_detection_cascade_model.xml') 
vid = cv2.VideoCapture("videos\\fire2.mp4")
runOnce = False  # created boolean

# defined function to play alarm post fire detection using threading
def play_alarm_sound_function(): 
    # to play alarm # mp3 audio file is also provided with the code.
    playsound.playsound('fire_alarm.mp3', True) 
    print("Fire alarm end")  # to print in console

# Defined function to send mail post fire detection using threading
def send_mail_function(): 
    recipientmail = "add recipients mail"  # recipients mail
    recipientmail = recipientmail.lower()  # To lower case mail
    try:
        server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587)
        server.ehlo()
        server.starttls()
        # Senders mail ID and password
        server.login("add senders mail", 'add senders password') 
        # recipients mail with mail message
        server.sendmail('add recipients mail', recipientmail, "Warning fire accident has been reported")
        # to print in console to whome mail is sent
        print("Alert mail sent successfully to {}".format(recipientmail))
        server.close()  # To close server
    except Exception as e:
        print(e)  # To print error if any

while True:
    Alarm_Status = False
    # Value in ret is True
    # To read video frame
    ret, frame = vid.read()
    # To convert frame into gray color
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # to provide frame resolution
    fire = fire_cascade.detectMultiScale(frame, 1.2, 5)

    # to highlight fire with square
    for (x, y, w, h) in fire:
        cv2.rectangle(frame, (x - 20, y - 20), (x + w + 20, y + h + 20), (255, 0, 0), 2)
        roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
        roi_color = frame[y:y + h, x:x + w]

        print("Fire alarm initiated")
        # To call alarm thread
        threading.Thread(target=play_alarm_sound_function).start()

        if runOnce == False:
            print("Mail send initiated")
            # To call alarm thread
            threading.Thread(target=send_mail_function).start()
            runOnce = True
        if runOnce == True:
            print("Mail is already sent once")
            runOnce = True

    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

    要运行该项目，请完成以下步骤：

    创建虚拟环境：

python -m venv myenv

    激活虚拟环境：

myenv\Scripts\activate

    安装playsound：

pip install playsound

    更新pip版本：

    安装OpenCV：

pip install opencv-python

    运行脚本fireDetection.py：

    现在，我们将从网络摄像头捕获视频。

    在下图中，我们可以看到系统正在检测打火机火焰绘制边界框的效果：

    我们的系统从上述视频中检测到火灾，绘制带有警报的矩形框

    fireDetection.py文件中的代码说明：

上面代码的解释

    此 Python 代码是使用 OpenCV、线程、声音和电子邮件功能的火灾探测系统的简单示例。以下是它的功能的简单描述：

1. 导入库：代码首先导入必要的库：

    cv2：用于图像和视频处理，特别是用于检测火灾。

    threading：用于同时运行代码的某些部分（在后台）。

    playsound：用于播放报警声音。

    smtplib：用于发送电子邮件。

2. 加载训练模型：代码加载预训练的机器学习模型（XML 文件），该模型可以检测图像中的火灾。

3. 设置视频源：设置视频输入源，可以是笔记本电脑内置摄像头，也可以是外接USB 摄像头。该代码当前配置为从名为“fire2.mp4”的文件中读取视频。

4. play_alarm_sound_function()4. 播放报警声音：定义播放报警声音的函数。该函数在后台运行（线程）并播放名为“fire_alarm.mp3”的警报声音文件。

5. 发送电子邮件：send_mail_function()定义了另一个函数来发送电子邮件。它使用 Gmail 的 SMTP 服务器向指定收件人发送有关火灾检测的警告电子邮件。代码中需要提供发件人的电子邮件和密码。

6. 主循环：主循环处理视频的每一帧。它执行以下操作：

• 将帧转换为灰度以便于处理。

• 使用加载的模型检测框架中的火灾。

• 如果检测到火灾，它会用蓝色矩形突出显示该区域。

• 如果第一次检测到火灾（由 控制runOnce），则会触发警报声并使用线程发送电子邮件。警报和电子邮件功能在后台运行。

• 一旦警报和电子邮件被触发一次，系统就不会为后续发生火灾的帧重复此过程。

7. 显示视频：代码显示处理后的帧，并在检测到的火灾周围绘制矩形。视频将一直显示，直到您按“q”键。

    简而言之，此代码读取视频帧，在帧中查找火灾，如果检测到火灾，它会播放警报声音并发送电子邮件警报。它使用单独的线程来播放警报和发送电子邮件，因此这些任务不会阻塞主视频处理循环。

    请注意，这是一个基本示例，可能需要调整和改进才能形成完整且强大的火灾探测系统。

THE END !

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