斑马线+行人检测python

斑马线和行人检测是计算机视觉中的一个重要应用场景，特别是在自动驾驶和安全监控领域。在Python中，可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch结合目标检测模型（如YOLO、Faster R-CNN、SSD等）来实现行人检测。

1. 斑马线检测：实际上，斑马线检测并不直接用于行人检测，因为斑马线是一个静态的场景特征。但你可以将其作为一个辅助信息，在行人检测时作为上下文信息使用，比如作为判断行人是否过马路的线索。

2. 行人检测（Pedestrian Detection）：目标是识别图像中的人类。这些模型首先在图像上滑动一个窗口（例如网格），对每个窗口提取特征并进行分类，判断其中是否包含行人。常用的行人检测算法会训练模型学习人的关键特征，如身体比例、颜色、运动模式等。

在Python中实现步骤可能包括：
- 数据集准备：收集带有人行标的标注数据，如PASCAL VOC, COCO, CityPersons等。
- 模型选择：下载预训练的行人检测模型，如Darknet-YOLO、MMDetection中的Faster R-CNN等。
- 模型加载和配置：使用相应的库加载模型，并设置合适的参数。
- 图像处理：读取输入图片，进行预处理（如归一化、缩放）。
- 检测：将图片输入到模型，获取预测结果。
- 后处理：筛选出可信度高的行人框，绘制出来。