python opencv图像识别目标种类、目标框算法，存储到list中。

可以使用OpenCV的目标检测模块来实现目标识别和框定。以下是一个示例代码，实现对输入图像中的人脸进行识别和框定，并将结果存储到列表中。

import cv2

# 加载人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 读取输入图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 将输入图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 存储检测到的人脸的框信息到列表中
face_boxes = []
for (x,y,w,h) in faces:
    face_boxes.append((x,y,w,h))

# 在输入图像中框定检测到的人脸
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

# 显示结果图像
cv2.imshow('result',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，输入图像需要保存在文件“input.jpg”中，人脸检测器需要预先训练好并保存在文件“haarcascade_frontalface_default.xml”中。检测到的人脸的框信息存储在face_boxes列表中。