编写 Python 程序，分别实现以下两个功能： ✓ 利用 opencv 启动笔记本上的摄像头，实时读取摄像头中的视频流， 对视频流中每一帧图像，使用 opencv 检测人脸，并在检测到的人脸 周围画一个矩形框，最后将视频流和人脸矩形框实时显示在 opencv 窗口中，利用 opencv 启动笔记本上的摄像头，实时读取摄像头中的视频流，对视 频流中每一帧图像，使用 dlib 检测 68 个人脸特征点，并在检测到的人脸 特征点画在图像帧上，最后将视频流和人脸特征点实时显示在 opencv 窗 口中。

以下是实现这两个功能的Python程序：

import cv2
import dlib

# 使用opencv检测人脸并画矩形框
def detect_faces_opencv(frame, face_cascade):
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    for (x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
    return frame

# 使用dlib检测人脸特征点并画在图像帧上
def detect_landmarks_dlib(frame, predictor):
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = detector(gray)
    for face in faces:
        landmarks = predictor(gray, face)
        for n in range(0, 68):
            x = landmarks.part(n).x
            y = landmarks.part(n).y
            cv2.circle(frame, (x, y), 1, (0, 0, 255), -1)
    return frame

# 加载opencv人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")

# 加载dlib人脸检测器和特征点预测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取一帧图像
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 调用函数检测人脸并画框
    frame_opencv = detect_faces_opencv(frame, face_cascade)

    # 调用函数检测人脸特征点并画在图像帧上
    frame_dlib = detect_landmarks_dlib(frame, predictor)

    # 实时显示视频流和人脸检测结果
    cv2.imshow('frame_opencv', frame_opencv)
    cv2.imshow('frame_dlib', frame_dlib)

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

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个程序首先定义了两个函数，一个用于使用opencv检测人脸并画矩形框，另一个用于使用dlib检测人脸特征点并画在图像帧上。然后加载了opencv人脸检测器、dlib人脸检测器和特征点预测器，接着打开摄像头，不断读取视频流并调用上述两个函数进行人脸检测和特征点检测，并将结果实时显示在opencv窗口中。最后，当按下q键时，程序退出循环并释放摄像头并关闭窗口。