在OpenCV中，我们可以使用Haar级联分类器来实现对象检测。以下是一个使用Haar级联分类器进行人脸检测的代码示例：

import cv2

# 加载人脸分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

# 在图像上绘制矩形框
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Faces', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先加载了一个训练好的人脸分类器（haarcascade_frontalface_default.xml），然后通过detectMultiScale方法检测图像中的人脸。最后，我们使用矩形框标记出检测到的人脸，并显示结果图像。

请注意，这个代码示例只演示了如何使用Haar级联分类器进行人脸检测，如果你想检测其他类别的对象，你需要使用相应的训练好的分类器，并进行相应的调整。