编写利用opencv训练好的分类器进行目标检测的代码，windows系统

当然可以！以下是一个使用OpenCV训练好的分类器进行目标检测的示例代码，适用于Windows系统：

import cv2

# 加载分类器
classifier = cv2.CascadeClassifier('path_to_classifier.xml')

# 加载图像
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 目标检测
objects = classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

# 在图像上绘制矩形框
for (x, y, w, h) in objects:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Object Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，你需要将`path_to_classifier.xml`替换为你训练好的分类器的路径，将`path_to_image.jpg`替换为你要检测的图像的路径。同时，你可以根据实际需求调整`scaleFactor`、`minNeighbors`和`minSize`参数来优化目标检测的结果。

希望这能帮到你！如果你还有其他问题，请随时提问。