opencv视频行人检测python

您可以使用OpenCV和Python来实现视频行人检测。下面是一个简单的示例代码：

import cv2

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

# 打开视频文件
video = cv2.VideoCapture('path_to_video')

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = video.read()

    if not ret:
        break

    # 缩放帧大小以加快检测速度
    frame = cv2.resize(frame, (640, 480))

    # 对帧进行行人检测
    boxes, weights = hog.detectMultiScale(frame, winStride=(4, 4), padding=(8, 8), scale=1.05)

    # 绘制检测结果
    for (x, y, w, h) in boxes:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Pedestrian Detection', frame)

    # 按下'q'键退出
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放资源
video.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们使用了OpenCV中的HOG（Histogram of Oriented Gradients）行人检测器。该检测器基于行人图像的梯度方向直方图来进行行人检测。代码中的`path_to_video`应替换为您要检测的视频的路径。

请确保已经安装了OpenCV库，并且正确设置了视频文件的路径。运行代码后，将显示带有行人检测框的视频窗口。按下'q'键可以退出程序。

希望对您有所帮助！如有任何问题，请随时提问。