import cv2

# 1. Încarcă clasificatorul pentru față (Haar cascade)
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

# Verificare simplă (opțional, dar util la debugging)
if face_cascade.empty():
    print("Eroare: nu am putut încărca fisierul haarcascade_frontalface_default.xml")
    exit(1)

# 2. Deschide camera web (0 = camera implicită)
cap = cv2.VideoCapture(0)

if not cap.isOpened():
    print("Eroare: nu se poate deschide camera.")
    exit(1)

while True:
    # 3. Citește un frame din cameră
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("Nu pot citi frame de la cameră.")
        break

    # 4. Conversie la grayscale (Haar cascade lucrează pe imagini gri)
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 5. Detectarea fețelor
    faces = face_cascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor=1.3,   # cât micșorăm imaginea la fiecare scară
        minNeighbors=5,    # câte vecinătăți sunt necesare pentru o detecție validă
        minSize=(30, 30)   # dimensiunea minimă a feței detectate
    )

    # 6. Desenăm dreptunghiuri în jurul fețelor detectate
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(
            frame,
            (x, y), (x + w, y + h),
            (0, 255, 0), 2
        )

    # 7. Afișăm rezultatul
    cv2.imshow("Face Detection", frame)

    # 8. Iesire la apăsarea tastei 'q'
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 9. Curățare resurse
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()