使用python做一个代码较长的OpenCV的行人检测代码

好的，以下是一个比较完整的基于OpenCV的行人检测程序示例，使用的是HOG+SVM方法：

import cv2

# 加载HOG+SVM分类器
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")

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

# 创建视频输出对象
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, fps, size)

while cap.isOpened():
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    if ret:
        # 行人检测
        (rects, weights) = hog.detectMultiScale(frame, winStride=(4, 4), padding=(8, 8), scale=1.05)

        # 画出检测结果
        for (x, y, w, h) in rects:
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

        # 显示结果
        cv2.imshow("Pedestrian Detection", frame)

        # 写入输出视频
        out.write(frame)

        # 按下 q 键退出
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break

# 释放资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个程序会读取名为“video.mp4”的视频，并使用HOG+SVM方法进行行人检测，然后将检测结果在视频中用红框标出，并输出到名为“output.avi”的视频中。你可以根据自己的需要修改程序中的视频路径和其他参数。程序中还包含了一些额外的逻辑，例如帧率、尺寸的获取，视频输出对象的创建和释放等。