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。

下面是实现以上两个功能的Python程序：

import cv2
import dlib

# 加载人脸检测器和特征点检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 启动笔记本上的摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取视频流中的一帧图像
    ret, frame = cap.read()
    
    if ret:
        # 将图像转换为灰度图像
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        
        # 检测人脸
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
        
        # 在检测到的人脸周围画矩形框和特征点
        for (x, y, w, h) in faces:
            # 用dlib获取68个特征点
            rect = dlib.rectangle(int(x), int(y), int(x + w), int(y + h))
            landmarks = predictor(gray, rect)
            
            # 画矩形框
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
            
            # 画特征点
            for i in range(68):
                x_, y_ = landmarks.part(i).x, landmarks.part(i).y
                cv2.circle(frame, (x_, y_), 2, (0, 0, 255), -1)
        
        # 显示视频流和人脸矩形框、特征点
        cv2.imshow('frame', frame)
        
        # 按下q键退出程序
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

# 释放摄像头
cap.release()

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

这段程序首先加载了一个人脸检测器和一个特征点检测器，然后启动笔记本上的摄像头，不断地读取视频流中的每一帧图像，并对每一帧图像进行人脸检测和矩形框绘制，同时使用dlib检测68个人脸特征点，并在检测到的人脸上画出这些特征点。最后，它将处理后的视频流实时显示在一个OpenCV窗口中，并且等待用户按下q键退出程序。