opencv pathon通过摄像头进行行人检测

好的，以下是基于 Python 和 OpenCV 的行人检测代码：

import cv2

# 加载 Haar Cascade 分类器
classifier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_fullbody.xml")

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()

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

    # 检测行人
    pedestrians = classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

    # 在图像中绘制矩形框
    for (x, y, w, h) in pedestrians:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果图像
    cv2.imshow("Pedestrian Detection", frame)

    # 按下 q 键退出程序
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这里使用的是 Haar Cascade 分类器，它是 OpenCV 中常用的一种对象检测方法。你需要先下载相应的分类器文件（如 haarcascade_fullbody.xml），并将其放到与代码同一目录下。此外，你也可以使用其他的分类器文件，以适应不同的检测任务。