请详细说明基于yolov4的行人检测的tensorflow框架的搭建

好的，我会尽力回答。

首先，我们需要获取 YOLOv4 模型的权重文件和配置文件，可以从 Darknet 的 Github 上下载。接着，我们需要安装 TensorFlow 和 OpenCV 以及其他必要的 Python 库。

接下来，我们需要将 Darknet 的模型转换成 TensorFlow 格式。这可以通过使用 Darknet2TensorFlow 完成，它是一个开源的 Python 库，可以将 Darknet 的权重文件转换成 TensorFlow 格式。

然后，我们需要编写一个 Python 脚本，用 TensorFlow 加载转换后的模型，以及使用 OpenCV 读取输入图像并进行预处理。我们需要将预处理后的图像输入到模型中，以获取行人检测结果。

最后，我们可以在检测结果图像上标注出检测到的行人，并将结果显示或保存。

需要注意的是，这只是一个大致的概述，实际搭建的过程可能会更加复杂，需要根据具体情况进行调整和改进。

希望能对您有所帮助。