C++ 当满足条件时，如何在两个网络摄像头（连接到计算机）之间切换？

目前，我正在为卧床病人设计一种人脸检测算法。一个摄像头将安装在床边，另一个安装在天花板上。我的想法是在找不到患者的脸时切换摄像机，让我知道患者在看什么

我目前的问题区域就在这里：

if // face not found in first camera
{
    cap.open(1);
    //switch to second camera
}
else 
{
    cap.open(0);
    //continue using first camera
}

我不知道使用哪种条件可以让我切换摄像头 这是我的完整代码（包括皮肤检测代码）

intmain（）{
Mat图像；
视频捕捉帽；
封盖套件（CV、封盖、支架、宽度640）；
封盖套件（CV、封盖、支柱、框架、高度，480）；
上限开放（0）；
//创建用于人脸检测的级联分类器对象
层叠式分级机；
//使用haarcascade_frontalface_alt.xml库
face_cascade.load（“haarcascade_frontalface_alt.xml”）；
//设置视频捕获设备并将其链接到第一个捕获设备
视频捕获设备；
captureDevice.open（0）；
//设置捕获过程中使用的图像文件
网框；
matgrayscaleframe；
//namedWindow（“窗口”，1）；
//创建一个窗口以显示结果
namedWindow（“输出捕获”，1）；
而(1)
{
尝试
{
cap>>图像；
CVT颜色（图像、灰度、CV_bgr2灰色）；
均衡器历史（GrayScaleName，GrayScaleName）；
//将捕获的图像转换为灰度并进行均衡
CVT颜色（图像、灰度、CV_bgr2灰色）；
均衡器历史（GrayScaleName，GrayScaleName）；
//创建向量数组以存储找到的面
向量面；
//找到面并将其存储在向量数组中
face_cascade.detectMultiScale（灰度图像，faces，1.1,3，CV_HAAR_FIND_最大对象| CV_HAAR_SCALE_图像，大小（30,30））；
//为原始图像上向量数组中找到的所有面绘制一个矩形
对于（int i=0；i
int main() {
    Mat image;

    VideoCapture cap;
    cap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640);
    cap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480);
    cap.open(0);

    //create the cascade classifier object used for the face detection
    CascadeClassifier face_cascade;
    //use the haarcascade_frontalface_alt.xml library
    face_cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml");

    //setup video capture device and link it to the first capture device
    VideoCapture captureDevice;
    captureDevice.open(0);

    //setup image files used in the capture process
    Mat captureFrame;
    Mat grayscaleFrame;

    //namedWindow("window", 1);
    //create a window to present the results
    namedWindow("outputCapture", 1);

    while (1)
    {

        try
        {
            cap >> image;

            cvtColor(image, grayscaleFrame, CV_BGR2GRAY);
            equalizeHist(grayscaleFrame, grayscaleFrame);


            //convert captured image to gray scale and equalize
            cvtColor(image, grayscaleFrame, CV_BGR2GRAY);
            equalizeHist(grayscaleFrame, grayscaleFrame);

            //create a vector array to store the face found
            std::vector<Rect> faces;

            //find faces and store them in the vector array
            face_cascade.detectMultiScale(grayscaleFrame, faces, 1.1, 3, CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

            //draw a rectangle for all found faces in the vector array on the original image
            for (int i = 0; i < faces.size(); i++)
            {
                Point pt1(faces[i].x + faces[i].width, faces[i].y + faces[i].height);
                Point pt2(faces[i].x, faces[i].y);

                rectangle(image, pt1, pt2, cvScalar(0, 255, 0, 0), 1, 8, 0);

                if // face not found in first camera
                {
                    cap.open(1);
                    //switch to second camera
                }
                else {
                    cap.open(0);
                    //continue using first camera
                }
            }

            //print the output
            imshow("outputCapture", image);

            SkinDetector mySkinDetector;

            Mat skinMat;

            cap.read(image);

            //show the current image
            imshow("Original Image", image);

            skinMat = GetSkin(image);

            imshow("Skin Image", skinMat);
        }
        catch (Exception& e)
        {
            const char* err_msg = e.what();
            std::cout << "exception caught: imshow:\n" << err_msg << std::endl;


        }
        waitKey(33);
    }

}