Python是一種強大的編程語言，在計算機視覺領域中有廣泛的應用。人數識別是計算機視覺中的一個重要任務。這篇文章將介紹如何使用Python進行人數識別。

import cv2
import numpy as np
#讀取圖片
img = cv2.imread('people.jpg')
#將圖片轉化為灰度圖像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#通過Haar特征獲取行人檢測器
body_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_fullbody.xml')
#檢測圖像中的行人
bodies = body_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)
#顯示識別結果
print("Total bodies found:", len(bodies))
for (x,y,w,h) in bodies:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代碼中，cv2是OpenCV庫的Python接口。使用cv2.imread()讀取圖片，cv2.cvtColor()將圖片轉化為灰度圖像。Haar特征是一種用于目標檢測的算法。代碼中使用haarcascade_fullbody.xml作為Haar特征分類器的模型文件。detectMultiScale()函數檢測圖像中的行人，并返回一個矩形列表。對于檢測到的每個行人，代碼在原圖像中用矩形框標出。

運行該代碼后，我們可以在圖像中看到綠色的矩形框標記了所有檢測到的行人。同時，Python會輸出檢測到的總人數。通過這種方法，我們可以利用Python實現簡單的人數識別。