1. 确定需求和目标

首先需要明确开发的目标，即实现人脸数量检测功能的微信小程序。同时需要明确项目的需求和功能，这里我们需要实现对用户上传的照片进行人脸数量检测，并显示检测结果。为此，我们需要调用微信小程序的API和引入相关的开发工具。

2. 引入开发工具和API

微信小程序提供了一系列API供开发者使用，其中就包含了图像识别和人脸检测的API。为了使用这些API，我们需要引入微信小程序的开发工具和相关的JavaScript SDK。

具体步骤如下：

下载并安装微信小程序开发工具
注册小程序开发者账号，获取开发者权限
在开发工具中创建一个新的小程序项目，并引入相关的JavaScript SDK

3. 获取用户上传的照片

为了进行人脸数量检测，我们需要获取用户上传的照片。这可以通过微信小程序提供的API来实现。

具体步骤如下：

在小程序中创建一个上传照片的按钮，并绑定相应的事件
在事件处理函数中获取用户选择的图片，并将其保存到本地
将图片上传至服务器

示例代码：

wx.chooseImage({
  count: 1,
  success: function (res) {
    // tempFilePaths 为选择的图片的本地文件路径列表
    var tempFilePath = res.tempFilePaths[0];
    wx.uploadFile({
      url: 'https://www.example.com/upload', // 服务器接口地址
      filePath: tempFilePath,
      name: 'file',
      formData: {},
      success: function (res) {
        var data = res.data;
        // TODO: 处理图片上传成功后的回调逻辑
      }
    })
  }
})

4. 调用人脸数量检测API

通过调用微信小程序提供的人脸检测API，我们可以对用户上传的照片进行人脸数量检测，并获取检测结果。

具体步骤如下：

调用微信的人脸检测API，并传递参数（图片的URL或Base64编码等）
解析API返回的JSON格式数据，获取人脸数量和检测结果

示例代码：

wx.request({
  url: 'https://api.weixin.qq.com/cv/img/detectface', // 微信人脸检测API地址
  data: {
    img_url: 'https://www.example.com/uploaded/image.jpg', // 图片的URL
    access_token: 'YOUR_ACCESS_TOKEN', // 有效期2小时的access_token
  },
  success: function (res) {
    var data = res.data;
    var faceCount = data.face_count;
    var faceList = data.face_list;
    // TODO: 处理人脸检测结果的回调逻辑
  }
})

5. 显示人脸检测结果

最后，我们需要将人脸检测的结果显示在小程序界面上，以便用户查看。

具体步骤如下：

在小程序界面中添加一个显示人脸数量的控件
将API返回的人脸数量更新到这个控件中
如果需要，可以将人脸检测的结果绘制在用户上传的照片之上，以便查看更加直观

示例代码：

先在小程序界面中添加一个显示人脸数量的控件：

<view>人脸数量：{{faceCount}}</view>

然后在代码中更新这个控件的值：

wx.request({
  url: 'https://api.weixin.qq.com/cv/img/detectface', // 微信人脸检测API地址
  data: {
    img_url: 'https://www.example.com/uploaded/image.jpg', // 图片的URL
    access_token: 'YOUR_ACCESS_TOKEN', // 有效期2小时的access_token
  },
  success: function (res) {
    var data = res.data;
    var faceCount = data.face_count;
    var faceList = data.face_list;
    // 更新人脸数量的控件
    that.setData({
      faceCount: faceCount
    });
    // 如果需要，将人脸检测结果绘制在照片之上
    // TODO: 处理绘制人脸检测结果的回调逻辑
  }
})