python行人检测代码地址

Python行人检测代码地址可以在GitHub等开源代码平台上找到。其中比较经典的行人检测算法有HOG+SVM、Faster R-CNN、YOLO等，在GitHub上有很多开源的算法实现代码，可以满足不同开发者的需求。

其中，HOG+SVM算法实现行人检测的原理是：用HOG描述图像特征，SVM分类器对行人与非行人进行分类判别。可以参考以下代码地址：

https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/python/people_detector.py

Faster R-CNN算法是一种基于深度学习的目标检测算法，通过roi池化层、RPN网络、cls预测层和bbox预测层实现目标框的位置预测和分类。可以参考以下代码地址：

https://github.com/yjxiong/fasterrcnn.pytorch

YOLO算法实现了实时的目标检测与跟踪，将图像分成S*S个网格，预测每个网格内是否有对象以及对象的位置，最后通过非极大值抑制将预测框进行精细化处理。可以参考以下代码地址：

https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/yolo_object_detection.py

以上仅是行人检测算法代码的部分示例，开发者可以根据自己的需求选择适合的算法实现代码。同时需要注意的是，行人检测算法基于目标检测技术，需要配合相应的数据集进行模型训练和优化，才能达到更好的效果。

相关问题

python HOG行人检测代码

以下是使用OpenCV库实现HOG行人检测的Python代码：

import cv2

# 加载行人检测器
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 行人检测
(rects, weights) = hog.detectMultiScale(img, winStride=(4, 4), padding=(8, 8), scale=1.05)

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

# 显示检测结果
cv2.imshow('Pedestrian Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码中首先加载了行人检测器，然后读取待检测的图像。接着调用`detectMultiScale`函数进行行人检测，函数返回检测到的行人矩形框的坐标和权重。最后在图像中绘制矩形框并显示检测结果。

行人检测Python代码opencv

以下是一个使用Python和OpenCV进行行人检测的简单示例代码：

import cv2

# 加载行人检测器
pedestrian_cascade = cv2.CascadeClassifier('path/to/haarcascade_fullbody.xml')

# 加载图像
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')

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

# 进行行人检测
pedestrians = pedestrian_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

# 在图像上绘制检测到的行人框
for (x, y, w, h) in pedestrians:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Pedestrian Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先加载了一个行人检测器，然后加载了一张图像。接下来，将图像转换为灰度图像，并使用`detectMultiScale`函数进行行人检测。最后，将检测到的行人框绘制在图像上，并显示结果图像。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际的行人检测可能需要更复杂的算法和参数调整来提高准确性和性能。