用python做一个opencv2的行人检测数据集训练的模型代码

好的，以下是使用Python和OpenCV2实现行人检测数据集训练模型的代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载正样本和负样本图片
pos = cv2.imread("pos.png")
neg = cv2.imread("neg.png")

# 将图片大小调整为64x128像素
pos_resized = cv2.resize(pos, (64, 128))
neg_resized = cv2.resize(neg, (64, 128))

# 提取正样本和负样本的HOG（方向梯度直方图）特征
hog = cv2.HOGDescriptor((64, 128), (16, 16), (8, 8), (8, 8), 9)
pos_hog = hog.compute(pos_resized)
neg_hog = hog.compute(neg_resized)

# 创建SVM（支持向量机）分类器
svm = cv2.ml.SVM_create()

# 训练SVM分类器
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.setTermCriteria((cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 1e-6))
svm.trainAuto(pos_hog, cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.ones((pos_hog.shape[0], 1)))
svm.trainAuto(neg_hog, cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.zeros((neg_hog.shape[0], 1)))

# 保存训练好的模型
svm.save("svm_model.xml")

在上述代码中，我们首先加载了正样本和负样本图片，并将它们的大小调整为64x128像素。然后，我们使用HOG算法提取出正样本和负样本的特征。接着，我们创建了一个SVM分类器，并使用训练集训练了它。最后，我们将训练好的模型保存到svm_model.xml文件中。

请注意，此代码只是一个简单的示例。如果要使用更大的数据集进行训练，需要进行更多的预处理和特征提取，以及使用更复杂的模型训练算法。