python opencv图像识别目标类别、目标框算法，存储到list中。

下面是一个使用OpenCV进行目标检测并将结果存储到列表中的示例代码：

import cv2

# 加载分类器
classifier = cv2.CascadeClassifier('path/to/classifier.xml')

# 加载图像
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测目标
targets = classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

# 存储目标框和目标类别到列表中
results = []
for (x, y, w, h) in targets:
    results.append({
        'class': 'object',
        'box': (x, y, x+w, y+h)
    })

# 输出结果
print(results)

在上面的代码中，我们首先使用`cv2.CascadeClassifier`加载分类器，然后使用`cv2.imread`加载图像。接着，我们将图像转换为灰度图像，并使用`classifier.detectMultiScale`检测目标。最后，我们遍历检测到的目标，将目标框和目标类别存储到列表中，最终输出结果。

注意，这里的目标类别是固定的，可以根据具体需求进行修改。此外，也可以使用其他目标检测算法，如HOG+SVM、DNN等。