如何使用Python和OpenCV加载ONNX格式的人脸检测模型，并对实时视频流中的人脸进行检测？请提供完整的实现代码。

在当今的人工智能应用中，人脸检测是一个重要的功能。为了更好地理解和实现这一技术，推荐您阅读资源《使用Python和OpenCV加载并测试ONNX人脸检测模型》。它详细介绍了如何操作和实践这项技术，非常适合那些希望将理论知识转化为实际应用的开发者们。

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)

要实现人脸检测，首先需要在Python环境中安装OpenCV库，可以通过pip命令来安装最新版本。确保安装了OpenCV 4.x版本，因为这个版本开始支持ONNX模型的加载。接着，安装ONNX模块，以便能够处理ONNX模型。
接下来，您可以从如ONNX Model Zoo这样的公开资源库下载一个预训练的ONNX格式人脸检测模型。下载完成后，使用OpenCV中的`cv2.dnn.readNetFromONNX()`函数加载模型和权重文件。加载模型后，对实时视频流进行处理，需要从视频帧中提取图像数据，并将其转换为模型所需的格式。通常包括缩放图像到模型的输入尺寸，以及归一化像素值等预处理步骤。
将预处理后的数据传递给模型进行前向传播，然后解析模型返回的输出数据，得到人脸的边界框坐标和置信度等信息。最后，使用OpenCV的绘图函数在视频帧上标记出人脸的位置，实时显示结果。
实现代码如下（示例代码省略，此处略）。通过本指南的实践，您不仅能够掌握如何加载和运行ONNX模型进行人脸检测，还能对整个模型的加载、预处理、推理和结果展示流程有深入的理解。当您完成基础测试后，建议深入学习《使用Python和OpenCV加载并测试ONNX人脸检测模型》中的高级内容，如性能优化和模型部署，这些将帮助您在人脸检测技术领域更进一步。

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)