Python目標檢測法是一種計算機視覺技術，可以用于識別和定位圖像或視頻中的特定物體。目標檢測法通常包括預處理、特征提取、目標識別和位置定位等步驟。

# 導入必要的庫
import cv2
import numpy as np
# 加載圖像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 設定分類器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 轉為灰度圖像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 檢測人臉
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)
# 繪制矩形
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
# 展示結果
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey()

上段代碼展示了使用Python和OpenCV庫進行人臉檢測的過程。首先，將待處理的圖片讀入程序中，并設定用于檢測人臉的分類器。接下來將圖像轉為灰度圖像，并使用分類器對其中的人臉進行檢測和定位，用矩形框標記識別的人臉位置，并展示結果。

Python目標檢測法的應用廣泛，可以用于視頻監控、人臉識別、自動駕駛、智能醫療等領域，是計算機視覺技術的重要分支。