OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，提供了许多功能和算法，包括图像处理、特征提取和目标识别等。然而，是否可以仅仅通过调用OpenCV就可以避免使用训练数据集进行目标识别呢？让我们来讨论一下这个问题。

首先，训练数据集在目标识别中起着至关重要的作用。通过大量的标注数据训练模型，可以使其具备辨别各种不同目标的能力。训练数据集包含了各种姿态、尺度、遮挡和光照条件下的图像，让模型能够具备更好的泛化能力。

然而，OpenCV本身并不提供一个完整的训练模型的功能。它主要关注于图像处理和计算机视觉的基本操作。虽然OpenCV中有一些强大的特征提取算法，比如SIFT和SURF，但它们仅仅是用于描述和匹配目标的特征，而不是为目标识别任务训练一个模型。

因此，如果我们只使用OpenCV，很难达到有效的目标识别结果。仅依靠图像处理和特征提取的方法，我们很难应对复杂的场景，特别是当目标存在变化时。此外，OpenCV中的特征提取算法可能受限于计算能力和数据量的限制，难以处理大规模的数据集。

正是因为OpenCV的局限性，许多研究人员和工程师都致力于设计和开发更高级的目标识别算法和系统。他们通常会利用深度学习技术和大规模的训练数据集来训练模型，以获得更好的识别性能。这些算法和系统可以结合OpenCV的图像处理和特征提取功能，进一步提升目标识别的准确性和鲁棒性。

综上所述，调用OpenCV并不能完全避免使用训练数据集。虽然OpenCV提供了许多有用的工具和算法，但要实现准确和鲁棒的目标识别，仍然需要通过训练数据集来训练模型。在实际应用中，结合OpenCV和训练数据集的方法通常可以取得最佳的目标识别效果。

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