在Python环境中，如何利用OpenCV库加载和应用ONNX格式的人脸检测模型？请提供详细的代码示例。

加载和应用ONNX格式的人脸检测模型是实现图像或视频中人脸识别的关键步骤。为了帮助你更好地理解这一过程，我推荐你查阅这篇实践指南：《使用Python和OpenCV加载并测试ONNX人脸检测模型》。本指南将为你提供详细的步骤和代码示例，帮助你完成人脸检测模型的加载和应用。

参考资源链接：[使用Python和OpenCV加载并测试ONNX人脸检测模型](https://wenku.csdn.net/doc/31ypmiznu9?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你已经安装了OpenCV库以及必要的ONNX模块。接下来，你可以通过以下步骤来加载并应用模型：

1. 导入必要的库并加载模型：

import cv2
import numpy as np

# 加载模型
net = cv2.dnn.readNetFromONNX('path/to/your/model.onnx')

2. 对输入图像进行预处理：

# 加载输入图像
image = cv2.imread('path/to/your/image.jpg')
(h, w) = image.shape[:2]

# 预处理图像以适应模型输入的要求
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (320, 320), (104.0, 177.0, 123.0))
net.setInput(blob)

3. 前向传播并获取检测结果：

# 进行前向传播，获取检测结果
detections = net.forward()

# 循环检测结果
for i in range(0, detections.shape[2]):
    confidence = detections[0, 0, i, 2]

    # 过滤掉那些置信度低于阈值的检测结果
    if confidence > 0.5:
        # 计算人脸的边界框坐标
        box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
        (startX, startY, endX, endY) = box.astype(

参考资源链接：[使用Python和OpenCV加载并测试ONNX人脸检测模型](https://wenku.csdn.net/doc/31ypmiznu9?spm=1055.2569.3001.10343)