在OpenCV中进行实时对象分类通常涉及以下步骤：
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加载预训练的分类器模型：首先需要加载一个经过训练的分类器模型，例如Haar级联分类器或深度学习模型（如TensorFlow，Caffe等）。
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初始化摄像头：使用OpenCV的VideoCapture类初始化摄像头，以便捕获实时视频流。
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处理每一帧图像：对于每一帧图像，需要进行对象检测和分类的操作。可以使用分类器模型对图像进行处理并识别其中的对象。
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绘制对象边界框：识别出的对象可以通过在图像上绘制边界框来进行可视化。
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显示实时视频流：最后，将处理后的图像显示在屏幕上，从而实现实时对象分类的功能。
以下是一个使用OpenCV进行实时对象分类的示例代码：
import cv2
# 加载Haar级联分类器模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用分类器模型进行人脸检测
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
# 绘制人脸边界框
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
# 显示实时视频流
cv2.imshow('Real-time Object Detection', frame)
# 按下q键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
以上代码演示了如何使用Haar级联分类器对实时视频流进行人脸检测，并在检测到的人脸周围绘制边界框。您可以根据您的需求更改模型和参数，以适应不同的对象分类任务。
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