但我们需要对此处进行修改，使用rtsp流，进行AI行人识别，下面需要进行分析代码，找到可以修改的地方，或者摸个参数，来进行RTSP流的修改。
已经找到了视频流在哪里传进去的了，下面就是进行分析里面的代码进行改成rtsp流，把rtsp流写进去，来做到实时分析，实现行人检测的效果。
在进行分析的时候，发现source这个参数只有LoadStreams用到过，而且是直接传进去的。
进入source参数里面查看，发现里面有一个默认的值，就是读文件，如果不是文件，就把source=[source]，再进行source值遍历。在遍历中还使用到了opencv打开本地电脑的摄像机流，再开一个线程进行实时行人识别。
代码中使用了opencv中cv2.VideoCapture的函数，从网上查找这个函数的用法得知，此函数是可以直接传入rtsp流地址的，所以问题解决就简单多了。cv2.VideoCapture这个函数是可以传入rtsp地址的，所以传入rtsp地址进行尝试，发现传入rtsp地址是没有问题的。
只要修改source这个参数即可，最终实现了检测：
您好！下面是一个使用 OpenCV 库来检测人数的 Python 代码：import cv2
# 读入视频文件
video = cv2.VideoCapture("video.mp4")
# 创建人体检测器
body_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_fullbody.xml')
# 初始化人数计数器
people_count = 0
# 循环读取每一帧
while True:
# 读取当前帧
ret, frame = video.read()
# 如果视频结束，退出循环
if not ret:
break
# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用人体检测器检测人体
bodies = body_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)
# 将检测到的人体绘制矩形框
for (x, y, w, h) in bodies:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
# 将矩形框中的人数加 1
people_count += len(bodies)
# 显示当前帧
cv2.imshow("Frame", frame)
# 如果按下 'q' 键，退出循环
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
# 输出总人数
print(f'Total people count: {people_count}')
在上面的代码中，我们还初始化了一个 people_count 变量来记录人数，并在每一帧中通过检测到的人体数量来更新人数计数器。最后，我们使用了 OpenCV 的 imshow 函数来显示当前帧的图像，并使用 waitKey 函数来检测是否按下了 'q' 键。如果按下 'q' 键，就会退出循环。
在循环结束后，我们使用了 destroyAllWindows 函数来关闭所有打开的窗口，并使用 print 函数输出总人数。
如果我的回答对您有帮助，望采纳！谢谢
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