根据提供的视频文件，调用 OpenCV 分类器检测视频中的行人并用绿色框进行标注，将框的中心 点用红色点进行标注，将识别标注处理后的视频保存

这是一个需要编写代码才能完成的任务，以下是一份示例代码，供您参考：

import cv2

# 加载分类器
classifier = cv2.CascadeClassifier("path/to/haar_cascade.xml")

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")

# 获取视频帧率和尺寸
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# 创建视频处理器
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter("path/to/output.mp4", fourcc, fps, (width, height))

# 处理每一帧
while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

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

    # 检测行人
    pedestrians = classifier.detectMultiScale(gray)

    # 标注行人
    for (x, y, w, h) in pedestrians:
        # 绘制矩形框
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

        # 绘制中心点
        center_x = int(x + w / 2)
        center_y = int(y + h / 2)
        cv2.circle(frame, (center_x, center_y), 5, (0, 0, 255), -1)

    # 写入处理后的帧
    out.write(frame)

# 释放资源
cap.release()
out.release()

在运行代码之前，您需要将其中的路径替换为实际视频文件和分类器文件的路径。此代码使用 Haar 级联分类器检测行人，并在检测到的行人周围绘制矩形框和中心点，然后将处理后的视频帧写入输出文件。您可以根据需要更改输出文件的格式和路径。