本文指出：本文将基于MyD-LT527 Mill Electronics开发委员会介绍OPENCV行人测试测试。基于Quanzhi T527开发委员会1。软件环境安装1。安装OpenCVSUDO APT-GET安装LibopencV-DEV Python3-OpenCV2。安装PIPSUDO APT-GET安装Python3-PIP2。行人发现简介使用HOG和SVM生产行人探测器的主要步骤包括：准备训练数据集：训练数据集应包含大量的正样本（PEEDY图像）和负样本（而不是非生物图像）。计算猪特征：对于每个图像，计算猪特征。猪特征是一维矢量，其中每个元素代表图像中特定位置和方向的梯度强度。 SVM分类器培训：使用HOG功能作为输入来训练SVM分类器。 SVM分类器将学会将行人与非Peedians区分开。模型分析：使用测试数据集检查训练有素的型号。计算模型的准确性，关注和标记。 3. Code Implementation Import Cv2Amport Timedef Detect (Image, Scale): Imagex = Image.Copy () #makin A copy within function, let each operate on another image #Get (the corresponding rectangle box for pedestrians, corresponding weights) (Rects, weights) = hog.detectmultiscale (Imagex, scale = scale) time_end = time.time () ._Start) Name = str (scale) cv2.imshow（name，imagex）#show原始图像效果= cv2.imread（back.jpg）检测（图像，1.01）检测（图像，1.05）检测（图像，1.3）cv2.WaitKey（Waitkey（0）CV2.DestroylAlwindows（DestroylAlalwindows（）4。 Quanzhi T527处理器，八核A55，很好地实现了计算的边缘；出色的多媒体功能：G57 GPU，4K编解码器VPU，HIFI4 DSP，支持4〜6通道相机；支持多个显示接口：HDMI，DP，LVD，MIPI-DSI和RGB并行端口，支持4K+1080p双唯一显示；丰富的通信接口：2*GE，2*CAN，PCIE/USB3.0，2*USB2.0，10*UART，30*PWM，4*SPI，9*I2C等； T527是真正的工业-40℃〜+85℃;超紧凑型LGA 381PIN包；适用于高性能的工业机器人，显示和控制全能机器，车辆终端，智能盒和其他应用程序场景。