在实时视频流中，如何利用YOLO算法对行人进行实时检测，并展示检测结果？请提供相应的源代码和详细步骤。

实时视频流中的行人检测是计算机视觉领域中的一个热门课题，而YOLO算法以其高速度和高准确率在这一任务上表现突出。要在实时视频流中使用YOLO算法检测行人并展示结果，你可以遵循以下步骤：

参考资源链接：[YOLO行人目标检测系统与源代码解析](https://wenku.csdn.net/doc/4s3u2vjx1c?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 环境搭建与依赖安装：确保你的开发环境已经安装了深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）以及图像处理库（如OpenCV）。YOLO算法的实现通常依赖于这些库。

2. 加载预训练模型：使用YOLO算法的预训练模型进行行人检测。预训练模型可以在YOLO官方网站或GitHub上找到。加载模型的代码大致如下：

import torch
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='yolov5s.pt')  # yolov5s.pt是模型权重文件

3. 打开视频流：使用OpenCV打开视频流。如果是来自摄像头，则使用0作为参数，如果是视频文件路径，则替换为相应的路径。

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 使用0来访问默认摄像头

4. 实时处理每一帧：从视频流中不断读取帧，并使用YOLO模型进行检测。

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 使用YOLO模型进行检测
    results = model(frame)
    # 处理检测结果，例如绘制边界框和类别标签
    for img in results.imgs:
        cv2.imshow(

参考资源链接：[YOLO行人目标检测系统与源代码解析](https://wenku.csdn.net/doc/4s3u2vjx1c?spm=1055.2569.3001.10343)