基于opencv的行人检测

以下是基于OpenCV的行人检测的介绍和代码实现：

1. 简介：

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，其中包含了很多常用的图像处理和计算机视觉算法。其中，行人检测是OpenCV中的一个重要应用之一。OpenCV采用的行人检测算法是基于Dalal的论文实现的，我们可以直接调用行人检测器实现行人检测。

2. 行人检测基础实现：

2.1 基本流程：

- 加载图像
- 初始化方向梯度直方图描述子
- 设置SVM为一个预先训练好的行人检测器
- 调用函数detectMultiScale，检测行人对应的边框
- 遍历每一个矩形框，将之绘制在图像上
- 显示检测结果

2.2 代码实现：

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread("back.jpg")

# 初始化方向梯度直方图描述子
hog = cv2.HOGDescriptor()

# 设置SVM为一个预先训练好的行人检测器
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# 调用函数detectMultiScale，检测行人对应的边框
(rects, weights) = hog.detectMultiScale(image)

# 遍历每一个矩形框，将之绘制在图像上
for (x, y, w, h) in rects:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

# 显示检测结果
cv2.imshow("image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()