opencv物体识别训练模型

要训练自己的物体识别模型，你可以使用OpenCV库提供的工具和方法。首先，确保你已经安装了OpenCV库和相关的依赖。你可以在cmd下使用以下命令安装OpenCV库：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-contrib-python==3.4.3.18。

接下来，你需要准备训练模型所需的样本数据。样本数据应该包含你要识别的物体的正样本和负样本。正样本是包含要识别物体的图像，负样本是不包含要识别物体的图像。可以使用opencv_annotation.exe工具来标注正样本的边界框。该工具可以在当前目录下的cmd中运行，输入opencv_annotation.exe即可查看使用说明。

完成样本数据的准备后，你需要使用opencv_createsamples.exe工具来创建正样本的数据集。该工具可以根据标注的边界框生成正样本的图像。

接下来，你可以使用opencv_traincascade.exe工具来训练分类器模型。该工具会根据你提供的正样本和负样本进行训练，并生成一个训练好的分类器文件。

请注意，以上步骤仅是一个大致的流程，具体的训练过程可能会因你的具体需求和数据而有所不同。你可以参考OpenCV的官方文档和示例代码来更详细地了解如何训练自己的物体识别模型。