使用Python和OpenCV进行行人检测和跟踪

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本文介绍了如何利用Python和OpenCV库进行行人检测和跟踪。首先,需要安装OpenCV并导入必要的库,然后加载预训练的行人检测模型。接着,可以打开摄像头或读取视频文件获取图像帧,应用模型进行行人检测,并用矩形框标识行人位置。最后,运行代码即可在实时视频中实现行人检测与跟踪,适用于监控和交通管理等领域。

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使用Python和OpenCV进行行人检测和跟踪

OpenCV(Open Source Computer Vision)是一个流行的计算机视觉库,可以用于处理图像和视频。在本文中,我们将探讨如何使用Python和OpenCV库来检测和跟踪行人。

步骤1:安装OpenCV库
首先,我们需要安装OpenCV库。可以使用以下命令通过pip来安装OpenCV:

pip install opencv-python

步骤2:导入必要的库
在开始之前,我们需要导入一些必要的库。我们将使用cv2库来调用OpenCV功能,并使用numpy库来处理图像数据:

import cv2
import numpy as np

步骤3:加载行人检测模型
OpenCV提供了一个已经训练好的行人检测模型,可以用于实时检测行人。我们需要加载这个模型,以便在图像中进行行人检测。可以使用以下代码加载模型:

# 行人检测模型路径
model_path 
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