基于python言语的opencv行人检测，通过OpenCV自带的HOG+SVM行人检测器图片中的行人，并根据界面提示按钮，选择相应的操作。

行人检测追踪系统利用OpenCV中预先训练好的HOG+线性SVM模型（也可本人训练HOG+线性SVM模型）对视频中的行人进行检测，利用追踪算法绘制出行人的移动轨迹。
整个系统用python实现，并用wxpython实现了GUI。

用opencv自带分类器完成视频中运动中的行人的检测，工程中包括两个分类器，haarcascade_upperbody.xml和haarcascade_fullbody.xml，是人体全身分类器和上半身分类器，分别识别全身和上半身。

可以进行行人检测的简单代码，测试有效，可以执行，运转结果良好

采用OPENCVVC++开发，次要通过检测行人，然后跟踪，接着判断该行人跟统计线的前后两帧的关系，对于检测到的行人，则压入一个容器中，然后在下一帧开始跟踪。
对于跟踪框超出某个位置则从容器中删除

行人检测视频素材资本aaa

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。