不同的物体要自己实现相应的识别程序的。
书和面部还不一样，没有面部的一些特征，封面都是很随机的，通过训练不太合适。
就像是你在书上面印了一个人脸，那程序会识别脸还是书？
opencv有关物品探测后的再分类识别的问题
拜读了您的文章【用树莓派实现实时的人脸检测】
https://shumeipai.nxez.com/2018/03/09/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-with-raspberry-pi.html
里面对人脸检测，人脸识别的实现讲得非常透彻。
其中提到：
///////////////////////////////////
我们将使用 LBPH（LOCAL BINARY PATTERNS HISTOGRAMS）人脸识别器，它由 OpenCV 提供：
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
函数「getImagesAndLabels (path)」将抽取所有在目录「dataset/」中的照片，并返回 2 个数组：「Ids」和「faces」。通过将这些数组作为输入，我们就可以训练识别器。
recognizer.train(faces, ids)
在训练过后，文件「trainer.yml」将保存在我们前面定义的 trainer 目录下。此外，我们还在最后使用了 print 函数以确认已经训练的用户面部数量。
///////////////////////////////////
但是我这里有个疑问：
如果我的需要对某一类物品进行细分，比如说先训练出探测书本的cascade.xml，对所有书本进行探测，探测到书本后，由于存在较多种类的书本如书本A、书本B、书本C.....书本X（数量比较多），需要对书本ID进行具体识别（这里不考虑文字识别，仅根据书本封面的图像进行判断）。
这里可能就不能使用cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create().train()进行训练了，因为这个方法从命名上看起来只针对人脸。
那么我应该怎么办?还没有其他针对物体的Recognizer可以使用？
https://shumeipai.nxez.com/2018/03/09/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-with-raspberry-pi.html
里面对人脸检测，人脸识别的实现讲得非常透彻。
其中提到：
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我们将使用 LBPH（LOCAL BINARY PATTERNS HISTOGRAMS）人脸识别器，它由 OpenCV 提供：
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
函数「getImagesAndLabels (path)」将抽取所有在目录「dataset/」中的照片，并返回 2 个数组：「Ids」和「faces」。通过将这些数组作为输入，我们就可以训练识别器。
recognizer.train(faces, ids)
在训练过后，文件「trainer.yml」将保存在我们前面定义的 trainer 目录下。此外，我们还在最后使用了 print 函数以确认已经训练的用户面部数量。
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但是我这里有个疑问：
如果我的需要对某一类物品进行细分，比如说先训练出探测书本的cascade.xml，对所有书本进行探测，探测到书本后，由于存在较多种类的书本如书本A、书本B、书本C.....书本X（数量比较多），需要对书本ID进行具体识别（这里不考虑文字识别，仅根据书本封面的图像进行判断）。
这里可能就不能使用cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create().train()进行训练了，因为这个方法从命名上看起来只针对人脸。
那么我应该怎么办?还没有其他针对物体的Recognizer可以使用？
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