使用python做一个代码非常长的OpenCV的行人检测代码

好的，以下是一个较为复杂的使用Python和OpenCV实现行人检测的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载模型
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# 加载视频
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')

# 定义帧率、窗口大小、最小检测置信度等参数
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter('output.mp4', fourcc, fps, (width, height))

winStride = (4, 4)
padding = (8, 8)
scale = 1.05
min_confidence = 0.5

# 开始处理视频
while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 行人检测
    (rects, weights) = hog.detectMultiScale(frame, winStride=winStride, padding=padding, scale=scale, minNeighbors=2)

    # 绘制检测结果
    for i, (x, y, w, h) in enumerate(rects):
        if weights[i] > min_confidence:
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, f"Confidence: {round(weights[i][0], 2)}", (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    # 输出视频
    out.write(frame)

    # 显示结果
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

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

这段代码加载了行人检测模型，并加载了一个视频文件。然后在视频中循环地读取每一帧，对每一帧进行行人检测，并将检测结果绘制在帧上。最后输出检测结果视频，并在窗口中显示检测结果。

代码中还定义了一些参数，如帧率、窗口大小、最小检测置信度等，可以根据具体需求进行调整。这段代码还加入了一些优化，如在绘制矩形框和文本时只绘制置信度大于最小置信度的检测结果，以提高检测的准确性。