图片中行人检测GUI代码

这是一个使用Python和OpenCV库实现的行人检测GUI代码示例：

import cv2
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog

def select_image():
    # 打开文件选择对话框
    path = filedialog.askopenfilename()
    if len(path) > 0:
        # 加载图像
        image = cv2.imread(path)
        # 转换为灰度图像
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 加载行人检测器
        pedestrian_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_pedestrian.xml')
        # 检测行人
        pedestrians = pedestrian_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
        # 在图像上绘制行人框
        for (x,y,w,h) in pedestrians:
            cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)
        # 显示图像
        cv2.imshow("Pedestrian Detection", image)
        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()

# 创建主窗口
root = tk.Tk()
root.title("Pedestrian Detection")
root.geometry("300x100")

# 添加选择图像按钮
select_button = tk.Button(root, text="Select Image", command=select_image)
select_button.pack()

# 运行主循环
root.mainloop()

在这个示例中，我们使用了OpenCV库中的Haar级联分类器来检测行人。Haar级联分类器是一种基于Haar特征的物体检测器，它可以训练出用于检测不同物体的分类器，例如行人、车辆、面部等。我们使用了一个预训练的行人检测器，它已经包含在OpenCV库中。我们还使用了Tkinter库创建了一个简单的GUI，其中包含一个选择图像的按钮。当用户选择图像并点击按钮时，我们加载图像并运行行人检测器，然后在图像上绘制行人框并显示图像。