import cv2
import numpy as np

# 初始化摄像头输入设备
capture = cv2.VideoCapture(0)

# 创建 Haar 特征检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

while True:
    # 读取摄像头帧
    ret, frame = capture.read()
    if not ret:
        break

    # 将 BGR 的帧转换为灰度的帧
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用 Haar 特征检测器检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_frame, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    # 在视频帧上绘制矩形框来标记人脸位置
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

        # 如果检测到两个人脸，执行某个命令
    if len(faces) >= 2 :
        print("邓鹏已进入监控画面")
    # 显示帧
    cv2.imshow('Video', frame)

    # 按下 q 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放摄像头设备并关闭窗口
capture.release()
cv2.destroyAllWindows()