Python 行人检测库是一种基于Python编程语言开发的计算机视觉技术，可以用于检测和识别图像或视频中的行人。它是一项十分重要的技术，可以在许多领域中得到应用，如智能交通系统、安防监控、视频监测等。

import cv2
import imutils
image = cv2.imread('test.jpg')
image = imutils.resize(image, width=800)
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
(rects, weights) = hog.detectMultiScale(image, winStride=(4, 4), padding=(8, 8), scale=1.05)
for (x, y, w, h) in rects:
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)

要使用 Python 行人检测库，首先需要导入 cv2 和 imutils 库。接着，需要读取图像并调整大小，以使之满足行人检测的要求。然后，使用 cv2.HOGDescriptor() 函数创建一个 HOG descriptor 对象，该对象用于检测和识别行人。之后，需要设置 SVM detector 以检测默认行人数据集，并使用 detectMultiScale() 函数在图像上进行行人检测。

最后，使用 cv2.rectangle() 函数在图像上绘制矩形框以表示检测到的行人，并通过 cv2.imshow() 函数将结果显示出来。