在人们的日常生活中和很多石油化工企业中,关于管道内气液两相流的现象是非常常见的,比如说在化学药品的生产、石油得生产、能源和动力工程中、油气管道的运输过程中,空调的制冷行业等都会有关于气液两相流的问题。当我们研究气液两相流时必须以两相流的流型为基石,当我们要处理关于两相流带来的问题时,那么我们必须要对两相流的流型进行准确地辨识,而要想能够正确地识别气液两相流的流型,则需要使用合适的方法对流型的特征进行提取。现今,对于研究气液两相流的流型这个难题一直存在。目前,许多专业人士能够通过许多的方法能够识别气液两相流的流型。目前,有很多工程领域热门的一个研究热点是怎样使用一些现代的科学技术措施,能够在气液两相流流型的辨识方面更加迅速和准确地识别两相流的流型。本文通过在嵌入式系统中利用高清摄像头拍摄已搭建好实验台中的管道,并提取合适的气液两相流的流动图像,由于利用高清摄像头拍摄气液两相流的流动图像具有立体感强、由远到进角度好、色彩对比度强、瞬时性好等优点。在嵌入式系统中我们编写用来检测气液两相流流型的Python程序,并且在程序中引入了大量的Open CV函数,考虑到视频图像的背景对两相流流型的影响,程序利用了Open CV中高斯变换、膨胀、颜色空间转换、轮廓提取等图像处理技术将气液两相流的流型轮廓从图像中提取出来。提取二值图像中待测目标的特征后,由于气液两相流中的层状流、波状流、泡状流可以很好地利用霍夫变换的方法进行流型辨识,但对于复杂的流型霍夫变换有限制性,不能够有效的检测出来。这里我们可以通过霍夫变换和边缘拟合相结合的算法对流动的图像进行在线监测,从而识别出两相流的流型。实验结果表明,该方法对管道内的塞状流有较好的识别能力。