cv2.CascadeClassifier('./haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

### 回答1：
这段代码是使用OpenCV库中的CascadeClassifier类来加载人脸检测器模型，具体是使用了位于当前目录下的“haarcascade_frontalface_default.xml”文件作为模型。这个xml文件中包含了一些特征值，可以用来识别人脸。当我们使用CascadeClassifier去检测一张图片时，它会将检测到的人脸框出来。

### 回答2：
cv2.CascadeClassifier('./haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') 是一个用于人脸检测的级联分类器。级联分类器是一种基于机器学习的对象检测方法，在人脸检测中被广泛使用。

这个分类器是通过训练得到的，其训练的目标是能够准确地检测出图片或视频中的人脸区域。通过分析图像中不同的特征，如边缘、线段、纹理等，级联分类器能够识别出人脸的特征。

'./haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml' 是级联分类器的模型文件路径。这个模型文件中包含了训练好的分类器的参数和特征信息。通过加载这个模型文件，我们可以使用级联分类器来进行人脸检测。

在使用这个级联分类器进行人脸检测时，我们需要将待检测的图像或帧传入分类器中进行处理。分类器会根据内部的特征信息，判断图像中是否存在人脸，并返回人脸区域的位置与大小。

通过这个级联分类器，我们可以方便地在图像或视频中进行人脸检测。它在许多领域中都有广泛的应用，如人脸识别、表情分析、人脸定位等。

### 回答3：
cv2.CascadeClassifier('./haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')是一个用于识别人脸的级联分类器对象。级联分类器是一种基于特征的目标检测算法，旨在识别图像中的特定对象。

"./haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml"是级联分类器的训练模型文件路径。这个训练模型是通过大量的带有标记人脸的图像进行训练得到的，包含了人脸的特征信息。级联分类器通过对图像中的每个窗口进行滑动，并对每个窗口进行特征匹配来判断是否为人脸。

级联分类器是实现人脸识别的一个常用工具，可以用于许多应用领域，如人脸检测、人脸识别、表情识别等。在OpenCV库中，通过cv2.CascadeClassifier()函数可以创建级联分类器对象，并使用该对象实现对图像或视频中的人脸进行识别。

使用该级联分类器对象，我们可以通过调用其detectMultiScale()方法来检测图像中的人脸。该方法会返回一个矩形列表，每个矩形表示检测到的人脸区域的位置和大小。

这样，我们就可以利用级联分类器实现基于图像或视频的人脸识别和检测功能，为各种应用提供人脸相关的服务和功能。