这篇文章将为大家详细讲解有关如何使用Python为初学者构建AI汽车和行人跟踪，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
灰度图像使算法更快。颜色增加了模型的复杂性，或者我们可以说灰色图像是用来简化数学的。例如，我们可以谈论亮度、对比度、边缘、形状、轮廓、纹理、透视、阴影等，而不必讨论颜色。
现在问题来了：计算机如何训练算法？
我们只是找到匹配项。
我们可以匹配上述功能，以实际检测到汽车的后保险杠，如下所示。
检测行人的想法是一样的
一切都是为了匹配特征或形状。如果某个物体与上述特征相匹配，模型会将其检测为行人。
步骤1：我们首先需要安装OpenCV库。
pip install opencv-python
如果这不起作用，请尝试：
pip install opencv-python-headless
如果你仍然无法安装。尝试使用Google搜索，如何在计算机上安装opencv？
步骤2：下载机器学习文件（Haar Cascade xml文件）：
我们已经提供了经过预训练的汽车和人体（行人）分类器，我们只需要下载它即可。
汽车预训练分类器：https://raw.githubusercontent.com/andrewssobral/vehicle_detection_haarcascades/master/cars.xml
人体预训练分类器：https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml
步骤3：我们只需要编写20行代码。你可以通过阅读代码来理解它。
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