基于深度学习的行人检测技术代码

行人检测是计算机视觉领域的一个重要应用，基于深度学习的行人检测技术已经得到了广泛的应用。以下是一个基于 TensorFlow 的行人检测的代码示例：

import tensorflow as tf
import cv2
import numpy as np

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('path/to/model.h5')

# 预处理图片
def preprocess(image):
    image = cv2.resize(image, (224, 224))
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image = np.array(image, dtype=np.float32)
    image /= 255.0
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    return image

# 加载图片
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 预测
image = preprocess(image)
pred = model.predict(image)

# 解析预测结果
if pred[0][0] > pred[0][1]:
    print('No pedestrian detected')
else:
    print('Pedestrian detected')

在这个代码示例中，我们首先加载了训练好的深度学习模型，然后定义了一个预处理函数，将输入的图片进行大小调整、颜色空间转换和归一化处理。接着，我们加载了要进行检测的图片，并将其进行预处理，最后使用模型进行预测，并根据预测结果输出检测结果。