编写代码，实现具体过程： 1）图像预处理，包括去噪、倾斜矫正等； 2）采用合适的图像分割方法进行人群定位； 3）提取人体特征进行队头和队尾的检测，并计算排队长度。

这个任务需要使用图像处理和计算机视觉相关的技术。以下是一个基本的代码框架，可以实现上述三个步骤：

import cv2
import numpy as np

# 图像预处理
def preprocess(image):
    # 去噪
    image = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(image, None, 10, 10, 7, 21)
    # 倾斜矫正（可以使用霍夫变换等方法）
    return image

# 图像分割
def segment(image):
    # 采用合适的图像分割方法进行人群定位
    return image

# 提取人体特征并计算排队长度
def detect(image):
    # 提取人体特征（可以使用 Haar 级联分类器、深度学习等方法）
    # 检测队头和队尾，并计算排队长度
    return length

# 主函数
if __name__ == "__main__":
    # 读入图片
    image = cv2.imread("image.jpg")
    # 图像预处理
    image = preprocess(image)
    # 图像分割
    image = segment(image)
    # 提取人体特征并计算排队长度
    length = detect(image)
    # 输出结果
    print("队列长度为：{}".format(length))

上述代码中，需要根据具体需求来选择图像预处理、图像分割和人体特征提取的方法。同时，需要根据具体情况合理调整参数，以达到更好的效果。