opencv进行图像识别时有多个符合条件的目标要如何锁定其中一个目标并屏蔽其他目标呢，给出示例代码

在OpenCV中进行图像识别时，如果你需要锁定并跟踪特定目标，可以使用模板匹配、Haar级联分类器或Deep Learning的方法。这里以Haar级联分类器为例，它通常用于人脸检测，你可以选择特定的目标类别，并通过设置非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）来筛选出最高置信度的目标。

假设你已经有了训练好的 Haar 级联分类器 `face_cascade` 和你想追踪的人脸位置 `target_face`，你可以这样做：

import cv2

# 加载预训练的Haar级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 假设你已经获取到原始图像 img
img = ... # 从摄像头或文件读取的图片

# 转为灰度图并进行人脸检测
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

# 初始化目标跟踪器，如KCFTracker、Boosting等
tracker = cv2.TrackerKCF_create()

# 遍历检测到的所有人脸
for (x, y, w, h) in faces:
    # 如果目标是你想追踪的那个
    if np.array_equal(target_face, img[y:y+h, x:x+w]):
        # 使用跟踪器初始化并跟踪该区域
        ok = tracker.init(img, (x, y, w, h))
        # 跟踪
        while True:
            ret, frame = cap.read()
            if not ret:
                break
            # 更新跟踪器的位置
            (success, box) = tracker.update(frame)
            if success:
                # 屏蔽其他所有目标，只显示被追踪的目标
                roi = frame[box]
                img[y:y+h, x:x+w] = roi
            else:
                break
    # 如果不是，忽略并继续下一个检测结果

# 显示处理后的图像
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，`np.array_equal()` 比较的是两个矩形区域是否完全匹配目标，如果不是，则会屏蔽掉其他目标。注意你需要将 `target_face` 替换为你实际想要追踪的目标。