在当今科技高度发达的社会中，安全成为了人们关注的重点。而对于大型场所的安全监控来说，行人检测成为了一项必不可少的技术。OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了简单易用的行人检测代码，可以帮助我们轻松实现安全监控。

首先，我们需要安装OpenCV库并导入相关模块。OpenCV可以通过pip安装，命令行中输入"pip install opencv-python"即可安装。导入模块的代码如下：

python
import cv2
import numpy as np

接下来，我们需要加载训练好的行人检测模型。OpenCV提供了一个预训练好的行人检测器，可以直接使用。加载模型的代码如下：

python
# 加载行人检测器
body_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_fullbody.xml')

然后，我们需要从视频或摄像头中获取帧，并对每一帧进行行人检测。对视频文件进行行人检测的代码如下：

python
# 加载视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
while cap.isOpened():
  ret, frame = cap.read()
  if not ret:
    break
  # 转换为灰度图像
  gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  # 行人检测
  bodies = body_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
  # 绘制矩形框标记行人
  for (x, y, w, h) in bodies:
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
  # 显示结果
  cv2.imshow("Pedestrian Detection", frame)
  # 按下q键退出
  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

通过上述代码，我们可以轻松地检测行人并在视频中标记出来。代码中的"video.mp4"可以替换为实际的视频文件名，如果要从摄像头中实时获取帧，则可以将该行代码修改为"cap = cv2.VideoCapture(0)"。

此外，行人检测代码还可以进行一些参数的调节。scaleFactor表示每次图像大小减小的比例，minNeighbors表示每个候选矩形应该保留多少个邻居，minSize表示检测目标的最小尺寸。通过调整这些参数，可以适应不同场景的行人检测需求。

综上所述，使用OpenCV行人检测代码，我们可以轻松实现安全监控。通过加载训练好的行人检测模型，从视频或摄像头中获取帧并进行行人检测，我们可以实时地对行人进行监控，提升安全水平。此外，我们还可以根据实际需求调整行人检测的参数，以适应不同场景的需求。OpenCV行人检测代码的简单易用性，使得安全监控变得更加简单高效。

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