帮我给上面的可视化界面写一个主函数，实现人脸检测，可以监测出人脸并标记

好的，为了在可视化界面中实现人脸检测，我们需要使用OpenCV库。以下是一个示例代码，可以在GUI中完成人脸检测并在输出标签中显示标记的图像：

import cv2
import numpy as np

# 在Window类中添加一个名为detect_faces的函数，用于检测图像中的人脸
def detect_faces(self, image_path):
    # 打开并读取图像
    image = cv2.imread(image_path)

    # 将图像转换为灰度
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 加载人脸检测器
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")

    # 在图像中检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

    # 在图像中标记人脸
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    # 将标记的图像转换为PIL格式并返回
    output_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    return Image.fromarray(output_image)

# 修改select_image函数，以在输出标签中显示标记的图像
def select_image(self):
    file_path = filedialog.askopenfilename()

    if file_path:
        # 将所选文件传递给detect_faces函数，并将其显示在输出标签中
        output_image = self.detect_faces(file_path)
        output_image = output_image.resize((300, 300))
        output_photo = ImageTk.PhotoImage(output_image)
        self.output_label.config(image=output_photo)
        self.output_label.image = output_photo

在上面的示例代码中，我们添加了一个名为`detect_faces`的函数来检测图像中的人脸，并将其标记为矩形。我们还修改了`select_image`函数，以使用`detect_faces`函数检测图像中的人脸，并在输出标签中显示标记的图像。

最后，我们创建一个主函数来运行我们的GUI：

def main():
    root = tk.Tk()
    app = Window(root)
    root.mainloop()

if __name__ == '__main__':
    main()

现在，当您运行此代码时，将出现一个窗口，您可以选择要检测人脸的图像。当您选择图像时，程序将使用OpenCV库检测图像中的人脸，并在输出标签中显示标记的图像。