这个需求很实用，我来给你一个完整的方案。核心思路是用OpenCV做人脸检测，用Bark或PushDeer这类工具推送到手机。

首先，安装必要的库：

pip install opencv-python requests pillow

下面是完整的实现代码：

import cv2
import time
import requests
import json
from datetime import datetime
import threading

class BossDetector:
    def __init__(self, boss_face_cascade_path, push_url, cooldown_time=30):
        """
        初始化检测器
        boss_face_cascade_path: 人脸识别分类器文件路径
        push_url: 推送服务的URL
        cooldown_time: 防重复推送的冷却时间（秒）
        """
        # 加载人脸检测器
        self.face_cascade = cv2.CascadeClassifier(boss_face_cascade_path)
        
        # 推送配置
        self.push_url = push_url
        self.last_push_time = 0
        self.cooldown_time = cooldown_time
        
        # 状态标志
        self.is_running = False
        self.boss_detected = False
        
    def send_push_notification(self, message="老板来了！"):
        """发送推送通知"""
        current_time = time.time()
        
        # 检查冷却时间
        if current_time - self.last_push_time < self.cooldown_time:
            print(f"冷却中，{int(self.cooldown_time - (current_time - self.last_push_time))}秒后可再次推送")
            return False
        
        try:
            # 这里以Bark为例，你可以替换成其他推送服务
            payload = {
                "title": "⚠️ 老板检测系统",
                "body": message,
                "sound": "alarm.caf",
                "icon": "https://example.com/boss.png",
                "level": "timeSensitive"  # iOS即时通知
            }
            
            response = requests.post(
                self.push_url,
                json=payload,
                headers={'Content-Type': 'application/json'},
                timeout=5
            )
            
            if response.status_code == 200:
                print(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] 推送成功: {message}")
                self.last_push_time = current_time
                return True
            else:
                print(f"推送失败: {response.status_code}")
                return False
                
        except Exception as e:
            print(f"推送异常: {e}")
            return False
    
    def detect_boss(self, frame):
        """检测画面中是否有人脸"""
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = self.face_cascade.detectMultiScale(
            gray,
            scaleFactor=1.1,
            minNeighbors=5,
            minSize=(30, 30)
        )
        
        return len(faces) > 0
    
    def run_detection(self, camera_index=0):
        """启动检测主循环"""
        cap = cv2.VideoCapture(camera_index)
        self.is_running = True
        
        print("开始检测老板... (按'q'退出)")
        
        while self.is_running:
            ret, frame = cap.read()
            if not ret:
                print("摄像头读取失败")
                break
            
            # 检测人脸
            if self.detect_boss(frame):
                if not self.boss_detected:
                    print(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] 检测到老板！")
                    self.boss_detected = True
                    
                    # 在新线程中发送推送，避免阻塞检测
                    push_thread = threading.Thread(
                        target=self.send_push_notification,
                        args=("老板出现在摄像头前！",)
                    )
                    push_thread.daemon = True
                    push_thread.start()
            else:
                if self.boss_detected:
                    print(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] 老板离开了")
                    self.boss_detected = False
            
            # 显示画面（可选）
            cv2.imshow('Boss Detector', frame)
            
            # 按q退出
            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                break
        
        cap.release()
        cv2.destroyAllWindows()
    
    def stop(self):
        """停止检测"""
        self.is_running = False

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 1. 下载人脸识别分类器文件（haarcascade_frontalface_default.xml）
    # 可以从OpenCV的GitHub仓库下载
    
    # 2. 配置推送服务（以Bark为例）
    # 在手机安装Bark App，获取推送URL
    BARK_URL = "https://api.day.app/你的Bark密钥/老板检测"
    
    # 3. 创建并运行检测器
    detector = BossDetector(
        boss_face_cascade_path="haarcascade_frontalface_default.xml",
        push_url=BARK_URL,
        cooldown_time=30  # 30秒内不重复推送
    )
    
    # 4. 开始检测（0表示默认摄像头）
    try:
        detector.run_detection(camera_index=0)
    except KeyboardInterrupt:
        detector.stop()
        print("程序已停止")

推送服务配置建议：

1. Bark（推荐）：iOS专用，配置简单，即时推送
2. PushDeer：跨平台，自建服务器
3. 企业微信/钉钉机器人：适合办公环境

优化方向：

• 使用Dlib或Face Recognition库提高识别准确率
• 添加特定人脸识别（只识别老板）
• 设置检测区域和灵敏度

一句话总结： 用OpenCV做人脸检测，搭配推送服务实现老板预警。

厉害了 我的哥