#1.1. 사람인식

import cv2

from gtts import gTTS

import os

import threading

# 사전에 "사람인식" 음성을 MP3 파일로 저장

tts = gTTS(text="사람을 인식하였습니다.", lang='ko') # 이 부분 수정 가능, 이 부분에 입력하는 텍스트 대로 해당 내용 말함!

tts.save("person_detected.mp3")

lock = threading.Lock()

def speak():

    os.system("mpg321 person_detected.mp3")

    with lock:

        global already_spoken

        already_spoken = False

def async_speak():

    speak_thread = threading.Thread(target=speak)

    speak_thread.start()

# 얼굴 인식을 위한 Haar Cascade 파일 로드

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 웹캠 설정

cap = cv2.VideoCapture(0)

already_spoken = False

while True:

    # 웹캠에서 프레임 읽기

    ret, frame = cap.read()

    if not ret:

        print("Failed to grab frame")

        break

    # 그레이스케일 변환

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 얼굴 인식

    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)

    # 인식된 얼굴에 사각형 그리기

    for (x, y, w, h) in faces:

        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    with lock:

        if len(faces) > 0 and not already_spoken:

            already_spoken = True

            async_speak()

    # 결과 출력

    cv2.imshow('Video', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

        break

# 메모리 해제

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()