要实现人群计数功能，可以使用OpenCV库中的人体检测算法和目标计数算法。

人体检测：可以使用OpenCV中已经训练好的人体检测模型，如Haar级联分类器或者基于深度学习的目标检测模型（如Faster R-CNN、YOLO等）。在检测到人体之后，可以使用矩形框标记出每一个人体的位置。

目标计数：可以根据标记出的人体位置信息，利用目标计数算法进行人群计数。一种常用的算法是基于跟踪的目标计数算法，通过在每一帧中跟踪不同目标的位置，然后统计目标的数量来实现人群计数。

下面是一个简单的示例代码，用于在视频中实现人群计数功能：

import cv2# 加载Haar级联分类器face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_fullbody.xml')# 打开视频文件cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')# 初始化计数器count = 0while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break# 将每一帧转为灰度图像gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 人体检测bodies = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)# 绘制矩形框和计数器for (x, y, w, h) in bodies:cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)count += 1cv2.putText(frame, 'Count: {}'.format(count), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2)# 显示结果cv2.imshow('Frame', frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们加载了一个Haar级联分类器用于人体检测，然后在视频的每一帧中检测人体并计数。最后，我们展示了每一帧的结果，并实时更新计数器。