基于Hog的行人检测代码3

以下是另一份基于Hog的行人检测代码示例，同样使用OpenCV库实现，不同之处在于使用了强化学习算法RL(YOLO)的行人检测器：

import cv2

# 加载行人检测器
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# 加载强化学习算法RL(YOLO)的行人检测器
rl_yolo_pedestrian_detector = cv2.dnn.readNetFromDarknet('pedestrian.cfg', 'pedestrian.weights')

# 加载图像并进行检测
img = cv2.imread('pedestrian.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用Hog检测器进行第一轮检测
rects, weights = hog.detectMultiScale(gray, winStride=(8, 8))

# 使用强化学习算法进行第二轮检测
for i, (x, y, w, h) in enumerate(rects):
    if weights[i] > 0.7:
        roi = gray[y:y+h, x:x+w]
        blob = cv2.dnn.blobFromImage(roi, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
        rl_yolo_pedestrian_detector.setInput(blob)
        output = rl_yolo_pedestrian_detector.forward()
        for detection in output:
            scores = detection[5:]
            classID = np.argmax(scores)
            confidence = scores[classID]
            if confidence > 0.7 and classID == 0:
                x1 = int(detection[0] * w)
                y1 = int(detection[1] * h)
                x2 = int(detection[2] * w)
                y2 = int(detection[3] * h)
                cv2.rectangle(img, (x+x1, y+y1), (x+x2, y+y2), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Pedestrian Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这份代码与前面的示例不同之处在于使用了强化学习算法RL(YOLO)的行人检测器。我们首先使用Hog检测器进行第一轮检测，得到检测到的矩形框和对应的权重。然后，对于权重大于0.7的矩形框，我们使用强化学习算法进行第二轮检测，得到检测到的行人矩形框。最后，我们使用`cv2.rectangle()`函数绘制矩形框，并使用`cv2.imshow()`函数显示检测结果。

需要注意的是，使用强化学习算法RL(YOLO)的行人检测器需要加载相应的配置文件和权重文件，且需要更加强大的计算资源和更大的数据量进行训练。