在计算机视觉领域，人脸检测是一项重要而常见的任务。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它提供了丰富的工具和算法用于图像处理和分析。其中，DNN模型是一种强大的深度学习模型，可以用于高级的模式识别任务，如人脸检测。

使用OpenCV的DNN模型检测人脸非常简单。首先，我们需要加载预训练的模型文件。这些模型文件包含了已经训练好的神经网络的权重和结构。在这个例子中，我们将使用一个由OpenCV提供的预训练模型。

加载完模型后，我们可以使用OpenCV提供的函数来进行人脸检测。这个函数会在给定的图像中寻找人脸，并返回每个人脸的位置和边界框。我们可以根据这些信息来统计人数。

下面是一个简单的Python示例代码，演示了如何使用OpenCV的DNN模型检测人脸并统计人数：

python
import cv2
# 加载预训练的模型文件
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('model.prototxt', 'model.caffemodel')
# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 创建一个blob对象，用于传递给网络
blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(image, (300, 300)), 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))
# 设置网络的输入
net.setInput(blob)
# 运行前向传播，进行人脸检测
detections = net.forward()
# 统计检测到的人脸数量
num_faces = detections.shape[2]
# 打印结果
print("检测到的人脸数量：", num_faces)
# 在图像上绘制检测到的人脸边界框
for i in range(0, num_faces):
  confidence = detections[0, 0, i, 2]
  # 过滤掉低概率的检测结果
  if confidence > 0.5:
    box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([300, 300, 300, 300])
    (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")
    # 在图像上绘制边界框
    cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY), (0, 255, 0), 2)
# 显示结果图像
cv2.imshow("人脸检测结果", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

通过运行上面的代码，我们可以将图像中检测到的人脸数量打印出来，并在图像上绘制出每个人脸的边界框。这种方法可以方便地进行人数统计。

总结来说，使用OpenCV的DNN模型检测人脸，并统计人数是一项实用而简单的任务。借助OpenCV提供的强大工具，我们可以轻松地实现对图像中人脸的检测和统计。这对于许多应用领域，如人群密度估计、安保监控等都非常有用。

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