计算机视觉中一个物体能返回多个类别吗？

可以通过目标检测算法来解决一个物体返回多个类别的问题。目标检测算法通常会为每一个物体返回一个边界框和对应的类别标签，因此在某些情况下，一个物体可能会被归类为多个类别。

下面是一个基于OpenCV和Python实现的目标检测示例，它可以检测图像中的人脸和眼睛，并将它们框出来并标注出对应的类别。

import cv2

# 加载人脸和眼睛的分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

# 加载图像并进行灰度化处理
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 对于每个人脸，检测眼睛
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
    eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
    # 对于每个眼睛，框出来并标注为“眼睛”
    for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
        cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
        cv2.putText(roi_color, 'Eye', (ex, ey), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA)

# 标注并显示图像
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，只有人脸和眼睛两个类别被检测出来，但是如果想要检测更多的类别，只需要添加更多的分类器并将它们应用到图像上即可。