python opencv将图像转换为数组后使用某种物体检测算法获得目标框和类别信息

如果要使用OpenCV库中的物体检测算法获得目标框和类别信息，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，使用OpenCV库读取图像并将其转换为数组。可以使用`cv2.imread()`函数来读取图像，该函数返回一个NumPy数组，表示图像的像素值。例如：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.png')

# 将图像转换为数组
img_arr = np.asarray(img)

2. 接着，使用OpenCV库中的某种物体检测算法来对图像进行目标检测。例如，可以使用Haar级联分类器来对图像进行人脸检测：

# 加载Haar级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 运行人脸检测算法
faces = face_cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)

在上面的示例代码中，首先加载Haar级联分类器`face_cascade`，然后使用`detectMultiScale()`函数运行人脸检测算法，得到目标框的坐标和尺寸信息。

3. 最后，使用`faces`数组来获取目标框和类别信息。例如，可以使用以下代码将所有检测到的人脸绘制在图像上，并输出每个人脸的坐标和尺寸信息：

# 在图像上绘制所有检测到的人脸
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

# 输出每个人脸的坐标和尺寸信息
for i, (x,y,w,h) in enumerate(faces):
    print("Face %d: x=%d, y=%d, w=%d, h=%d" % (i+1, x, y, w, h))

在上面的示例代码中，`cv2.rectangle()`函数用于在图像上绘制矩形框，`faces`数组包含所有检测到的人脸的坐标和尺寸信息。你可以使用`faces`数组来获取图像中的目标框和类别信息。