在python中通过opencv自己训练分类器进行特定物体实时识别

在Python中，我们可以使用OpenCV来自己训练分类器进行特定物体实时识别。这个过程的主要步骤是：

1. 收集数据。首先需要收集一些分类对象的图像数据，并将它们转换成用于训练的格式，比如Haar或LBP特征向量。

2. 训练分类器。使用已经收集的数据来训练一个分类器，可以使用OpenCV自带的机器学习算法，如支持向量机。

3. 测试分类器。测试分类器的性能如何，可以在一些测试图片或视频上进行测试检验。

4. 实时识别。将训练好的分类器应用到实时图像中，从而实现特定对象的实时识别。

在这个过程中，需要注意的是训练数据的样本越多，分类器的性能就越好；同时，为了获得更好的性能，可能需要对分类器进行微调，比如调整分类器的参数或重新训练分类器。

总之，通过OpenCV自己训练分类器进行特定物体实时识别是一个比较有挑战性的任务，需要很多数据和实践经验才能达到较好的效果，但是一旦实现，会有很多实际应用场景，比如自动驾驶、安防监控等。