开始移植网上已有程序段：

import numpy as np
import cv2
import sys
import os
img=cv2.imread('G:/7649.jpg')
face_haar = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
eye_haar = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_eye.xml")
# 把图像转为黑白图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# # 检测图像中的所有脸
faces = face_haar.detectMultiScale(gray_img, 1.3, 5)
for face_x,face_y,face_w,face_h in faces:
    cv2.rectangle(img, (face_x, face_y), (face_x+face_w, face_y+face_h), (0,255,0), 2)
# 眼长在脸上
roi_gray_img = gray_img[face_y:face_y+face_h, face_x:face_x+face_w]
roi_img = img[face_y:face_y+face_h, face_x:face_x+face_w]
eyes = eye_haar.detectMultiScale(roi_gray_img, 1.3, 5)
for eye_x,eye_y,eye_w,eye_h in eyes:
    cv2.rectangle(roi_img, (eye_x,eye_y), (eye_x+eye_w, eye_y+eye_h), (255,0,0), 2)
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)

然而运行错误

   cv2.rectangle(img, (face_x, face_y), (face_x+face_w,face_y+face_h), (0,255,0), 2)
      ^
IndentationError: expected an indented block

问题肯定出在分类器的haar文件地址上，增加以下语句：

face_haar.load("G:/opencv program/opencv/build/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")
eye_haar.load("G:/opencv program/opencv/build/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")

用load方法增加完整地址，或者直接将函数中地址补全也可。