车辆和行人检测与计数系统代码

车辆和行人检测与计数系统是一种计算机视觉应用，常用于监控视频流或静态图像，主要用于自动识别并统计道路上的车辆和行人。这种系统一般基于深度学习技术，如卷积神经网络（CNN），特别是目标检测模型，比如YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN或SSD（Single Shot MultiBox Detector）。

代码框架通常包括以下几个步骤：
1. **数据预处理**：对输入图像进行尺寸调整、归一化以及分割成小块。
2. **特征提取**：模型（如预训练的ResNet、VGG或Darknet）从图像中提取特征。
3. **目标检测**：模型根据特征预测每个区域是否包含车辆或行人，以及其位置和大小。
4. **非最大抑制**（Non-Maximum Suppression, NMS）：去除重叠预测结果，保留最有可能的对象。
5. **计数**：累加每个类别的检测结果，得出最终的车辆和行人数。

实际编程中，可能会使用Python的开源库如TensorFlow、PyTorch或OpenCV来编写。例如：

import cv2
from yolov3.detect import YOLO

yolo = YOLO()
img = cv2.imread('image.jpg')
outputs = yolo.detect(img)
vehicles, pedestrians = yolo.count(outputs)