import cv2

# Inicializa o vídeo a partir da webcam (ou outro dispositivo de captura)
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # Captura o frame da câmera
    ret, frame = cap.read()

    # Conversão para escala de cinza para facilitar a detecção
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Utiliza um classificador de Haar Cascade para detectar objetos (neste caso, rostos)
    # Você pode treinar seu próprio classificador para detectar quadrados
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)

    # Desenha retângulos nos rostos detectados
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

    # Mostra o frame com os retângulos
    cv2.imshow('Detecção de Objetos', frame)

    # Verifica se o usuário pressionou a tecla 'q' para sair do loop
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# Libera a captura de vídeo e fecha as janelas
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()