请使用C++17 opencv4.6 基于训练好的SVM模型做图片行人检测

以下是基于训练好的SVM模型进行图片行人检测的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 加载训练好的SVM模型
    Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::load("svm_model.xml");

    // 读取测试图片
    Mat img = imread("test.jpg");

    // 图片预处理
    Mat gray_img;
    cvtColor(img, gray_img, COLOR_BGR2GRAY);
    equalizeHist(gray_img, gray_img);

    // 行人检测
    HOGDescriptor hog;
    hog.setSVMDetector(svm->getDecisionFunction(0));
    std::vector<Rect> found;
    hog.detectMultiScale(gray_img, found, 0, Size(8, 8), Size(32, 32), 1.05, 2);

    // 绘制检测结果
    for (const auto& rect : found)
    {
        rectangle(img, rect, Scalar(0, 255, 0), 2);
    }

    // 显示检测结果
    imshow("Pedestrian Detection", img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

说明：

1. 首先，我们需要使用 `ml::SVM::load` 函数加载训练好的SVM模型。这里假设模型保存在名为 `svm_model.xml` 的文件中。
2. 接着，我们读取测试图片，并对其进行预处理。这里使用了灰度化和直方图均衡化等操作。
3. 然后，我们使用 `HOGDescriptor` 类来进行行人检测。首先，我们需要使用 `setSVMDetector` 函数设置SVM分类器的决策函数。这里，我们直接从SVM模型中获取第一个决策函数，并将其传递给 `setSVMDetector` 函数。接着，我们使用 `detectMultiScale` 函数来进行多尺度检测，得到检测结果，保存在 `found` 变量中。
4. 最后，我们遍历 `found` 变量，并使用 `rectangle` 函数绘制检测结果。然后，我们将结果显示出来，并等待用户按下任意键退出。

需要注意的是，如果训练SVM模型时使用的是HOG特征，那么在进行行人检测时也需要使用HOGDescriptor类。如果使用的是其他特征，比如Haar特征或LBP特征，那么在进行行人检测时就需要使用对应的检测器。