opencv红外行人检测，无摄像头捕捉设备，有图片文件夹输入，给出代码

好的，以下是使用OpenCV进行红外行人检测的代码。该代码可以处理输入的图像文件夹中的所有图像文件，并且不需要摄像头设备。

import cv2
import os

# 加载Haar级联分类器
cascade_path = 'haarcascade_fullbody.xml'
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)

# 获取所有图像文件的路径
image_folder = 'path/to/image/folder'
image_paths = [os.path.join(image_folder, file) for file in os.listdir(image_folder)]

# 处理每个图像文件
for image_path in image_paths:
    # 读取图像文件
    image = cv2.imread(image_path)

    # 将图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测行人
    bodies = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)

    # 在图像上绘制行人的矩形框
    for (x, y, w, h) in bodies:
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow('image', image)
    cv2.waitKey(0)

# 清理窗口
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，`cascade_path`是Haar级联分类器的路径，该分类器用于检测全身行人。`image_folder`是包含要处理的图像文件的文件夹的路径。`image_paths`是所有图像文件的路径列表。`cv2.CascadeClassifier`函数加载分类器。`cv2.imread`函数读取图像文件。`cv2.cvtColor`函数将图像转换为灰度图像。`cascade.detectMultiScale`函数检测行人。`cv2.rectangle`函数在图像上绘制行人的矩形框。`cv2.imshow`函数显示图像。`cv2.waitKey`函数等待用户按下任意键。最后，`cv2.destroyAllWindows`函数清理窗口。