OpenCV行人检测是一种常用的计算机视觉应用，可以应用于安防监控、自动驾驶、智能交通系统等领域。本文将详细介绍OpenCV行人检测的流程。

首先，我们需要导入OpenCV库，并读取输入的图像或视频。在OpenCV中，我们可以使用cv2库中的函数cv2.imread()来读取图像。如果是视频，则可以使用cv2.VideoCapture()函数来读取视频流。

接下来，我们需要加载行人检测的模型。OpenCV提供了预训练的行人检测模型，我们可以使用cv2.CascadeClassifier()函数来加载这个模型。这个函数需要传入模型的路径作为参数。

然后，我们需要将输入的图像或视频转换为灰度图像。行人检测模型通常使用灰度图像进行处理，因此，我们可以使用cv2.cvtColor()函数将图像转换为灰度图像。

接下来，我们可以使用行人检测器模型进行行人检测。OpenCV提供了一个函数cv2.detectMultiScale()来执行行人检测。这个函数需要传入灰度图像以及一些可调参数，如缩放因子、最小邻居数等。该函数将返回一个包含行人位置和大小的矩形框列表。

最后，我们可以将行人的位置标记在原始的图像或视频上。可以使用cv2.rectangle()函数在图像上画出矩形框，表示行人的位置。

在完成行人检测后，我们可以显示结果，并进行进一步的处理。例如，可以通过人数统计算法来统计图像或视频中的行人数量，或者使用目标跟踪算法跟踪行人的运动轨迹。

需要注意的是，OpenCV行人检测虽然简单易用，但也存在一些限制。例如，它对于光照变化和复杂背景的适应性不强，容易产生误检测。因此，在实际应用中，我们可能需要结合其他算法或模型来提升行人检测的准确性和鲁棒性。

总之，OpenCV行人检测是一种广泛应用的计算机视觉技术，在安防监控、自动驾驶等领域有着重要的应用价值。通过了解行人检测的流程，我们可以更好地理解和使用这一技术，并在实际应用中进行相应的改进和优化。

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