test1

class USBCameraStreamer:
    def __init__(self):
        self.camera = cv2.VideoCapture(0)
        # 1. 얼굴 인식 모델 로딩
        self.face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
        self.is_running = False
        # 2. 로봇 머리의 현재 각도 저장 (0~100, 중앙은 50)
        self.head_pos = 50 

    def start_stream(self):
        if not self.camera.isOpened():
            self.camera.open(0)
        self.is_running = True
        return True, "USB Camera Started"

    def stop_stream(self):
        self.is_running = False
        if self.camera.isOpened():
            self.camera.release()
        return True

    def is_stream_active(self):
        return self.is_running

    def get_frame(self):
        if self.is_running:
            success, frame = self.camera.read()
            if success:
                # 성능을 위해 흑백 변환
                gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
                
                # 얼굴 찾기
                faces = self.face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)

                for (x, y, w, h) in faces:
                    # 박스 그리기
                    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
                    
                    # 3. 얼굴의 중심점(x_center) 계산
                    x_center = x + (w / 2)
                    
                    # 화면 너비(640) 기준, 중앙은 320입니다.
                    # 오차 범위(데드존)를 40픽셀로 둡니다 (280 ~ 360 사이면 움직이지 않음)
                    
                    global arduino  # 전역 변수 arduino 사용
                    
                    if x_center < 280: # 얼굴이 왼쪽에 있음 -> 머리를 왼쪽으로 회전
                        if self.head_pos < 100:
                            self.head_pos += 1  # 각도 증가
                            arduino.send_command("G" + str(self.head_pos))
                            
                    elif x_center > 360: # 얼굴이 오른쪽에 있음 -> 머리를 오른쪽으로 회전
                        if self.head_pos > 0:
                            self.head_pos -= 1  # 각도 감소
                            arduino.send_command("G" + str(self.head_pos))

                ret, buffer = cv2.imencode('.jpg', frame)
                return buffer.tobytes()
        return None