请用python写出一个物体识别分类代码，包括下载数据、训练、从摄像头读入图像并实时推理。

下面是一个使用 Python 实现的物体识别分类的基本流程：

1. 下载数据

首先，你需要下载一个用于训练的数据集。这可以是一个包含许多图像和对应标签的数据集，例如 ImageNet。

2. 训练

然后，你可以使用这些数据来训练一个模型。有许多不同的机器学习算法可以用于物体识别，例如支持向量机、决策树、随机森林等。你可以使用 scikit-learn 库中的这些算法之一来训练模型。

3. 从摄像头读入图像并实时推理

最后，你可以使用 OpenCV 库来从摄像头读入图像，并使用训练好的模型来对图像进行分类。你可以在循环中不断读入图像并进行分类，从而实现实时推理。

下面是一个示例代码，它使用了一个简单的支持向量机模型来对图像进行分类：

import cv2
import numpy as np
from sklearn import svm

# 下载数据并训练模型
# ...

# 从摄像头读入图像并进行分类
camera = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = camera.read()
    if not ret:
        break
        
    # 对图像进行预处理
    # ...
    
    # 使用模型