行人检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它可以通过分析图像或视频中的像素信息来判断物体是否为行人。在本文中，我将介绍如何使用OpenCV和Java来实现行人检测。

首先，我们需要准备好开发环境。确保已经安装了Java Development Kit（JDK）和OpenCV库，并将OpenCV的路径添加到系统环境变量中。

接下来，我们创建一个Java项目，并添加对OpenCV的依赖。在项目的build.gradle文件中，引入OpenCV库的依赖：

groovy
dependencies name: 'opencv'

然后，在Java代码中，我们可以使用OpenCV的API来加载图像并执行行人检测。首先，我们需要导入必要的OpenCV类：

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.objdetect.HOGDescriptor;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.core.MatOfRect;

然后，我们可以编写以下代码来加载图像并执行行人检测：

public class PedestrianDetection {
  public static void main(String[] args) {
    // 加载OpenCV库
    System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    
    // 加载图像
    Mat image = Imgcodecs.imread("path/to/image");
    
    // 创建行人检测器
    HOGDescriptor hog = new HOGDescriptor();
    hog.setSVMDetector(HOGDescriptor.getDefaultPeopleDetector());
    
    // 执行行人检测
    MatOfRect pedestrians = new MatOfRect();
    hog.detectMultiScale(image, pedestrians);
    
    // 在图像上绘制行人检测结果
    for (Rect rect : pedestrians.toArray()) {
      Imgproc.rectangle(image, rect.tl(), rect.br(), new Scalar(0, 255, 0), 2);
    }
    
    // 显示图像
    Imgcodecs.imwrite("path/to/output/image", image);
  }
}

上述代码中，我们首先加载OpenCV库并读取图像。然后，我们创建一个HOGDescriptor对象，并设置默认的行人检测器。接下来，我们使用`detectMultiScale`方法执行行人检测，并将检测结果保存在`pedestrians`对象中。最后，我们在图像上绘制行人检测结果，并保存结果图像。

需要注意的是，行人检测只能提供近似结果，并且可能存在误检。为了提高检测精度，可以尝试调整行人检测器的参数，或者使用其他更复杂的算法。

总结起来，本文介绍了如何使用OpenCV和Java来实现行人检测。通过加载图像并使用OpenCV的API，我们可以轻松地执行行人检测，并在图像上绘制检测结果。行人检测在安防监控、交通管理等领域有着广泛的应用，希望本文对读者在行人检测领域有所帮助。

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