opencv用边缘检测算子行人识别

使用边缘检测算子进行行人识别是一种常见的方法。OpenCV提供了许多边缘检测算子，例如Canny、Sobel和Laplacian等。下面是一个使用Canny算子进行行人识别的例子：

import cv2

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

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

# 使用Canny算子进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 使用HoughLinesP函数检测直线
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, cv2.cv.CV_PI/180, 50, minLineLength=50, maxLineGap=10)

# 绘制直线
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Result", image)
cv2.waitKey(0)

在这个例子中，我们首先加载图像并将其转换为灰度图像。然后，我们使用Canny算子进行边缘检测，并使用HoughLinesP函数检测直线。最后，我们将检测到的直线绘制在原始图像上，并显示结果。