图片中的行人检测GUI代码

以下是一个简单的行人检测GUI代码示例，使用OpenCV库和Haar级联分类器：

import cv2

# 加载 Haar 级联分类器
classifier = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_fullbody.xml')

# 创建 GUI 窗口
cv2.namedWindow('Pedestrian Detection')

# 打开摄像头
capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = capture.read()

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

    # 检测行人
    pedestrians = classifier.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)

    # 在图像上绘制矩形框
    for (x, y, w, h) in pedestrians:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow('Pedestrian Detection', frame)

    # 等待退出
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放资源
capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

在此代码中，我们首先加载了Haar级联分类器文件，然后创建了一个GUI窗口。然后，我们打开摄像头并循环读取视频帧。对于每个视频帧，我们将其转换为灰度图像，并使用Haar级联分类器检测行人。最后，我们在图像上绘制矩形框，显示图像，并等待退出。