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中使用OpenCV进行特定物体实时识别需要从三个方面来实现。第一步是数据集的创建，这需要收集足够多的物体实例，并标注它们。第二步是使用这些样本来训练出分类器，建议使用SVM分类器。最后，给定任意一张图像，使用分类器来进行特定物体的识别。

第一个步骤通常是最耗时的，需要收集大量物体实例，例如汽车、人脸等。在这些样本上运用一些基本技术来提取出物体的关键特征，例如Haar Cascade。在完成样本分类后，运用OpenCV的trainCascade()函数来训练出分类器。在训练的过程中可能会出现误差，需要不断的调整数据集和参数，以便达到最好的分类器。

对于一个特定物体的实时识别，可以使用OpenCV中的CascadeClassifier类。首先，将已经训练出的分类器加载到程序中，然后使用OpenCV的VideoCapture函数来捕获视频流。对于每一帧的图像，运用分类器来检测出物体的位置并框出，最终将结果展示在图像中。可以使用OpenCV的imshow函数来进行预览输出。

总之，Python中可以通过OpenCV自己训练分类器进行特定物体的实时识别。这需要收集大量样本，并训练分类器，最后使用CascadeClassifier类来进行实时识别。需要注意训练过程可能存在误差，需要不断调整数据集和参数以便达到更好的分类器效果。