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。

python行人检测

Python行人检测是一种利用计算机视觉技术，通过对图像或视频进行处理，实现对行人目标的检测和识别。行人检测可以应用于交通路口行人及车辆检测计数、道路人流量、车流量智能监测等领域。在Python中，可以使用各种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）和计算机视觉库（如OpenCV等）来实现行人检测。同时，也有很多开源的行人检测算法和代码可供使用和参考。