在香橙派中用opencv实现行人检测

要在树莓派或者其他基于ARM架构的设备上使用OpenCV进行行人检测，可以按照以下步骤进行：

1. 安装OpenCV库

在终端中输入以下命令，安装OpenCV库：

sudo apt-get update
sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv

2. 获取行人检测器

OpenCV自带了行人检测器，可以在OpenCV的安装目录下找到文件`haarcascade_fullbody.xml`。也可以从OpenCV的GitHub仓库中下载最新版本的行人检测器。

3. 编写Python代码

可以使用Python编写代码，对摄像头捕获的视频流进行行人检测。以下是一个简单的示例代码：

import cv2

# 加载行人检测器
detector = cv2.CascadeClassifier('path/to/haarcascade_fullbody.xml')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取视频流的一帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 将帧转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测行人
    pedestrians = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

    # 在图像中标记行人
    for (x, y, w, h) in pedestrians:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Pedestrian Detection', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，首先加载了行人检测器`haarcascade_fullbody.xml`，然后使用`cv2.VideoCapture()`打开摄像头。在每一帧中，将帧转换为灰度图像，使用`detector.detectMultiScale()`函数检测行人，并在图像中标记行人。最后使用`cv2.imshow()`显示结果，按下`q`键退出循环。