HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()怎么设置参数

`cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()` 方法是用于获取默认的人体检测器的。该方法返回的是一个 numpy 数组，其中包含了默认人体检测器的权重参数。

如果你想要调整该人体检测器的参数，可以尝试使用 `cv2.HOGDescriptor()` 方法来创建一个新的 HOGDescriptor 实例，并设置相应的参数。例如：

import cv2

# 创建一个新的 HOGDescriptor 实例
hog = cv2.HOGDescriptor()

# 设置 HOGDescriptor 实例的参数
hog.winSize = (64, 128)  # 设置窗口大小为 64x128
hog.blockSize = (16, 16)  # 设置块大小为 16x16
hog.blockStride = (8, 8)  # 设置块步长为 8x8
hog.cellSize = (8, 8)  # 设置单元格大小为 8x8
hog.nbins = 9  # 设置直方图的 bin 数量为 9

# 获取默认的人体检测器
default_people_detector = cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()

# 设置 HOGDescriptor 实例的 SVM detector
hog.setSVMDetector(default_people_detector)

# 在图像上进行人体检测
img = cv2.imread('test.jpg')
rects, weights = hog.detectMultiScale(img, winStride=(8, 8), padding=(32, 32), scale=1.05)

在上面的代码中，我们创建了一个新的 HOGDescriptor 实例，并设置了一些参数，然后使用 `cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()` 方法获取默认的人体检测器，并将其设置为 HOGDescriptor 实例的 SVM detector。最后，我们在一张测试图像上进行人体检测，并得到了检测结果。你可以根据实际需要调整 HOGDescriptor 实例的参数来获取更好的检测效果。