帮我优化低头检测算法写出代码，写出修改结果

低头检测算法通常用于手机应用中，如防止用户长时间低头看手机导致的眼睛疲劳。这通常涉及到姿态估计或者人脸检测技术。下面是一个简化的例子，我们将使用Python的OpenCV库来实现基本的头部角度检测：

import cv2
import numpy as np

# 加载摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

def check_head_position(frame):
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

    if len(faces) > 0:
        # 取得脸部区域
        x, y, w, h = faces[0]
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]

        # 级联分类器识别眼睛
        eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_eye.xml')
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

        # 计算头部角度（这里简化处理，只计算左右倾斜）
        angle = calculate_angle(eyes[0][0], eyes[0][1])

        if abs(angle) > 30:  # 如果头部倾斜超过30度，认为用户正在低头
            return True
    else:
        return False

def calculate_angle(left_eye_x, left_eye_y):
    # 这里仅做简单示例，实际需要更精确的头部姿态估计
    height, width = frame.shape[:2]
    return (left_eye_x - width / 2) / (width / 4) * 90

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    if check_head_position(frame):
        print("Detected: User is looking down.")
    cv2.imshow('Frame', frame)
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个代码只是一个基础版本，真实世界的应用可能需要使用深度学习模型（如TensorFlow或PyTorch）来提高准确性和适应复杂环境。同时，为了性能优化，可以考虑实时流处理框架如Dlib、MediaPipe等。