1.python检测人数代码？
2.cascade.detectMultiScale(smallImg,faces,1.1,2,0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE,cv::Size(30,30));

python检测人数代码？

       您好！下面是一个使用 OpenCV 库来检测人数的 Python 代码：

       import cv2

       # 读入视频文件

       video = cv2.VideoCapture("video.mp4")

       # 创建人体检测器

       body_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_fullbody.xml')

       # 初始化人数计数器

       people_count = 0

       # 循环读取每一帧

       while True:

       # 读取当前帧

       ret, frame = video.read()

       # 如果视频结束，退出循环

       if not ret:

       break

       # 转为灰度图

       gray = cv2.cvtColor(frame,c 打印周长 源码 cv2.COLOR_BGR2GRAY)

       # 使用人体检测器检测人体

       bodies = body_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)

       # 将检测到的人体绘制矩形框

       for (x, y, w, h) in bodies:

       cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (, 0, 0), 2)

       # 将矩形框中的人数加 1

       people_count += len(bodies)

       # 显示当前帧

       cv2.imshow("Frame", frame)

       # 如果按下 'q' 键，退出循环

       if cv2.waitKey(1) == ord('q'):

       break

       # 关闭窗口

       cv2.destroyAllWindows()

       # 输出总人数

       print(f'Total people count: { people_count}')

       在上面的代码中，我们还初始化了一个 people_count 变量来记录人数，apollo源码构建并在每一帧中通过检测到的加减仓源码人体数量来更新人数计数器。最后，我们使用了 OpenCV 的 imshow 函数来显示当前帧的图像，并使用 waitKey 函数来检测是否按下了 'q' 键。如果按下 'q' 键，就会退出循环。

       在循环结束后，我们使用了 destroyAllWindows 函数来关闭所有打开的源码大全-github窗口，并使用 print 函数输出总人数。

       如果我的live恋爱源码回答对您有帮助，望采纳！谢谢

cascade.detectMultiScale(smallImg,faces,1.1,2,0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE,cv::Size(,));

       åœ¨OpenCV 4中，`CV_HAAR_SCALE_IMAGE`被替换为`cv::CASCADE_SCALE_IMAGE`，因此您需要将代码中的`CV_HAAR_SCALE_IMAGE`替换为`cv::CASCADE_SCALE_IMAGE`。另外，在使用`cv::CascadeClassifier`类进行人脸检测时，需要确保已经正确加载了级联分类器，并且输入图像的颜色空间是灰度图像。

       ä¸‹é¢æ˜¯ä¸€ä¸ªç¤ºä¾‹ä»£ç ç‰‡æ®µï¼Œå±•ç¤ºäº†å¦‚何使用OpenCV 4中的`cv::CascadeClassifier`类进行人脸检测：

       ```c++

       #include <opencv2/opencv.hpp>

       int main()

       {

       cv::CascadeClassifier face_cascade;

       if (!face_cascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml")) {

       std::cerr << "Error loading face cascade\n";

       return -1;

       }

       cv::Mat frame = cv::imread("test.jpg");

       if (frame.empty()) {

       std::cerr << "Error loading image\n";

       return -1;

       }

       cv::Mat gray;

       cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

       std::vector<cv::Rect> faces;

       face_cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 2, 0 | cv::CASCADE_SCALE_IMAGE, cv::Size(, ));

       for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) {

       cv::rectangle(frame, faces[i], cv::Scalar(0, 0, ), 2);

       }

       cv::imshow("Faces", frame);

       cv::waitKey(0);

       return 0;

       }

       ```

       åœ¨è¿™ä¸ªç¤ºä¾‹ä¸­ï¼Œæˆ‘们首先加载了级联分类器（`haarcascade_frontalface_default.xml`），然后读入一张测试图像。接着，将输入图像转换为灰度图像，并使用`detectMultiScale`函数对其进行人脸检测。最后，在检测到的人脸周围绘制矩形框，并显示结果图像。