使用ROS调用摄像头(可用笔记本自带摄像头)，发布图像话题，自行编写ROS节点调用该图像话题，进行人脸识别，要求在屏幕上连续输出(可允许有延时)此时摄像头采集的图像中的人脸数量，并将人脸部分用框标出，以topic“/detected_faces”持续发出图像。

以下是实现该需求的步骤：

1. 安装ROS和OpenCV：

sudo apt-get install ros-<distro>-opencv3

其中，`<distro>`表示你所使用的ROS发行版。比如，如果你使用的是ROS Kinetic版本，则需要将`<distro>`替换为`kinetic`。

2. 编写ROS节点，订阅图像话题并进行人脸识别，发布“/detected_faces”话题。

具体代码可参考如下：

import rospy
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge
import cv2

# 创建ROS节点
rospy.init_node('face_detector')

# 创建图像话题订阅者
image_sub = rospy.Subscriber('/camera/image_raw', Image, queue_size=1)

# 创建图像话题发布者
image_pub = rospy.Publisher('/detected_faces', Image, queue_size=1)

# 创建CvBridge
bridge = CvBridge()

# 创建人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('/usr/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

def detect_faces(image):
    # 将ROS图像转换为OpenCV图像
    cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(image, 'bgr8')
    
    # 对OpenCV图像进行人脸检测
    gray = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)
    
    # 绘制人脸框并统计人脸数量
    num_faces = 0
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(cv_image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        num_faces += 1
    
    # 将OpenCV图像转换为ROS图像并发布
    image_pub.publish(bridge.cv2_to_imgmsg(cv_image, 'bgr8'))
    
    # 输出人脸数量
    rospy.loginfo('Detected %d faces' % num_faces)

# 循环等待图像话题
rospy.spin()

3. 运行ROS节点：

rosrun <package_name> face_detector.py

其中，`<package_name>`是你的ROS包名。

4. 查看图像和人脸识别结果：

在RViz中添加“Image”和“MarkerArray”视图，分别订阅“/camera/image_raw”和“/detected_faces”话题，即可查看摄像头采集的图像和人脸识别结果。

通过以上步骤，你就可以使用ROS调用摄像头进行人脸识别，并将人脸部分用框标出，以“/detected_faces”话题持续发布图像了。