在OpenCV中进行实时对象分类通常涉及以下步骤：

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）。

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。

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。

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。

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'):breakcap.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。