opencv python 先进行实时的动态检测，发现有运动的物体是，再进行行人检测，发现有人再进行钓鱼竿检测代码

好的，以下是基于 OpenCV 和 Python 的动态检测、行人检测和钓鱼竿检测的代码示例：

import cv2

# 创建运动检测对象
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

# 加载行人检测分类器
pedestrian_cascade = cv2.CascadeClassifier('pedestrian.xml')

# 加载钓鱼竿检测模型
fishing_rod_net = cv2.dnn.readNet('fishing_rod_model.weights', 'fishing_rod_model.cfg')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()
    
    # 将帧转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 运动检测
    fgmask = fgbg.apply(gray)
    
    # 去除噪声
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))
    fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    
    # 行人检测
    pedestrians = pedestrian_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)
    
    # 钓鱼竿检测
    for (x, y, w, h) in pedestrians:
        # 提取行人图像
        pedestrian_roi = gray[y:y+h, x:x+w]
        
        # 缩放行人图像
        pedestrian_roi = cv2.resize(pedestrian_roi, (224, 224), interpolation=cv2.INTER_AREA)
        
        # 归一化行人图像
        pedestrian_roi = pedestrian_roi / 255.0
        
        # 将行人图像传递给钓鱼竿检测模型
        blob = cv2.dnn.blobFromImage(pedestrian_roi, 1/255.0, (224, 224), (0, 0, 0), swapRB=True, crop=False)
        fishing_rod_net.setInput(blob)
        detections = fishing_rod_net.forward()
        
        # 钓鱼竿检测结果处理
        for i in range(detections.shape[2]):
            confidence = detections[0, 0, i, 2]
            class_id = int(detections[0, 0, i, 1])
            
            if class_id == 1 and confidence > 0.5:
                # 绘制钓鱼竿检测结果
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
                cv2.putText(frame, 'Fishing rod', (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)
                
    # 显示检测结果
    cv2.imshow('frame', frame)
    
    # 按下 q 键退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先创建了一个运动检测对象，然后加载了一个行人检测分类器和一个钓鱼竿检测模型。接着，我们使用 `cv2.VideoCapture()` 打开摄像头，循环读取视频帧并进行动态检测、行人检测和钓鱼竿检测。最后，我们使用 `cv2.imshow()` 显示检测结果，并在按下 q 键时退出程序。请注意，您需要根据您的具体情况修改代码中的参数和模型文件路径。