//Получаем локальную камеру, обычно 0
OpenCVFrameGrabber grabber = new OpenCVFrameGrabber(0);
// Камера может иметь несколько разрешений, указанных здесь.
// Вы можете указать ширину и высоту или вызвать метод Grabber.getImageWidth, чтобы получить их вместо указания.
grabber.setImageWidth(1280);
grabber.setImageHeight(720);
// Включить сканер
grabber.start();

//Создаем окно фрейма
CanvasFrame previewCanvas = new CanvasFrame("Предварительный просмотр камеры", CanvasFrame.getDefaultGamma() / grabber.getGamma());
previewCanvas.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
previewCanvas.setAlwaysOnTop(true);

// Скачать файл модели
CascadeClassifier cascadeClassifier = new CascadeClassifier("D:\\IDEA_Work\\LinkCV\\src\\main\\resources\\haarcascade_frontalface_alt.xml");

// Перебирать каждый кадр
while ((captureFrame = grabber.grab()) != null) {
 // Преобразовать объект кадра в объект IplImage
    IplImage img = openCVConverter.convert(captureFrame);
    // Зеркало флип
    cvFlip(img, img, 1);

    // IplImage в мат
    Mat mat1 = new Mat(img);
    ......
}

// Преобразовать изображение в оттенки серого
Mat grayMat = new Mat();
// Преобразовать текущее изображение в оттенки серого
cvtColor(mat1, grayMat, CV_BGR2GRAY);

// Контейнер для хранения результатов испытаний
RectVector objects = new RectVector();

// Начать обнаружение
if (cascadeClassifier.empty()) {
    System.out.println("Failed to load cascade classifier.");
}
cascadeClassifier.detectMultiScale(grayMat, objects);

// Общее количество результатов теста
long total = objects.size();
// Если есть результат обнаружения, на основе данных результата строится прямоугольный кадр и рисуется на исходном изображении.
for (long i = 0; i < total; i++) {
    Rect r = objects.get(i);
    int x = r.x(), y = r.y(), w = r.width(), h = r.height();
    rectangle(mat1, new Point(x, y), new Point(x + w, y + h), Scalar.RED, 1, CV_AA, 0);
}

// Опубликовать ресурсы с результатами тестирования
objects.close();
// Преобразуйте аннотированное изображение в рамку и верните его.
Frame convert = openCVConverter.convert(mat1);
// отображать изображение
previewCanvas.showImage(convert);

<!-- зависимости, связанные с javacv, достаточно одной -->
<dependency>
    <groupId>org.bytedeco</groupId>
    <artifactId>javacv-platform</artifactId>
    <version>1.5.6</version>
</dependency>
 <dependency>
     <groupId>org.projectlombok</groupId>
     <artifactId>lombok</artifactId>
     <version>1.18.12</version>
 </dependency>

package com.gateway.link.cv.local;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.bytedeco.ffmpeg.global.avutil;
import org.bytedeco.javacv.*;
import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.*;
import org.bytedeco.opencv.opencv_objdetect.CascadeClassifier;

import javax.swing.*;
import java.net.URL;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

import static cn.hutool.core.util.ClassUtil.getClassLoader;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_core.cvFlip;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.*;

/**
 * @author YESIJIE
 * @date 2023-07-16 16:16
 */
@Slf4j
public class localVideFace {

    /**
     * Выходная частота кадров
     */
    private static final double frameRate = 30;
    /**
     * Ширина камерывидео
     */
    private static final int cameraImageWidth = 1280;

    /**
     * Камеравидеовысота цели     */
    private static final int cameraImageHeight = 720;

    /**
     * преобразователь
     */
    private static final OpenCVFrameConverter.ToIplImage openCVConverter = new OpenCVFrameConverter.ToIplImage();



    public static void main(String[] args) throws Exception
    {
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        // Установить уровень журнала ffmepg
        avutil.av_log_set_level(avutil.AV_LOG_INFO);
        FFmpegLogCallback.set();
        //Получаем локальную камеру, обычно 0
        OpenCVFrameGrabber grabber = new OpenCVFrameGrabber(0);
        // Камера может иметь несколько разрешений, указанных здесь.
        // Вы можете указать ширину и высоту или вызвать метод Grabber.getImageWidth, чтобы получить их вместо указания.
        grabber.setImageWidth(1280);
        grabber.setImageHeight(720);

        // Включить сканер
        grabber.start();

        //Создаем окно фрейма
        CanvasFrame previewCanvas = new CanvasFrame("Предварительный просмотр камеры", CanvasFrame.getDefaultGamma() / grabber.getGamma());
        previewCanvas.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        previewCanvas.setAlwaysOnTop(true);


        log.info("Инициализация завершена, заняла [{}] миллисекунд, частота кадров [{}], ширина изображения [{}], высота изображения [{}]",
                System.currentTimeMillis()-startTime,
                frameRate,
                cameraImageWidth,
                cameraImageHeight);

        // Инструмент «Время», используемый при добавлении водяных знаков
        SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

        // Расположение водяного знака на изображении
        org.bytedeco.opencv.opencv_core.Point point = new org.bytedeco.opencv.opencv_core.Point(15, 35);

        Frame captureFrame;

        // Скачать файл модели
        CascadeClassifier cascadeClassifier = new CascadeClassifier("D:\\IDEA_Work\\LinkCV\\src\\main\\resources\\haarcascade_frontalface_alt.xml");

        // Перебирать каждый кадр
        while ((captureFrame = grabber.grab()) != null) {

            // Преобразовать объект кадра в объект IplImage
            IplImage img = openCVConverter.convert(captureFrame);
            // Зеркало флип
            cvFlip(img, img, 1);

            // IplImage в мат
            Mat mat1 = new Mat(img);
            // Добавьте водяной знак к изображению. Содержимое водяного знака — это текущее время, а его положение — верхний левый угол.
            opencv_imgproc.putText(mat1,
                    simpleDateFormat.format(new Date()),
                    point,
                    opencv_imgproc.CV_FONT_VECTOR0,
                    0.8,
                    new Scalar(0, 200, 255, 0),
                    1,
                    0,
                    false);

            // Преобразовать изображение в оттенки серого
            Mat grayMat = new Mat();
            // Преобразовать текущее изображение в оттенки серого
            cvtColor(mat1, grayMat, CV_BGR2GRAY);

            // Контейнер для хранения результатов испытаний
            RectVector objects = new RectVector();

            // Начать обнаружение
            if (cascadeClassifier.empty()) {
                System.out.println("Failed to load cascade classifier.");
            }
            cascadeClassifier.detectMultiScale(grayMat, objects);

            // Общее количество результатов теста
            long total = objects.size();


            // Если есть результат обнаружения, на основе данных результата строится прямоугольный кадр и рисуется на исходном изображении.
            for (long i = 0; i < total; i++) {
                Rect r = objects.get(i);
                int x = r.x(), y = r.y(), w = r.width(), h = r.height();
                rectangle(mat1, new Point(x, y), new Point(x + w, y + h), Scalar.RED, 1, CV_AA, 0);
            }

            // Опубликовать ресурсы с результатами тестирования
            objects.close();

            // Преобразуйте аннотированное изображение в рамку и верните его.
            Frame convert = openCVConverter.convert(mat1);

            // отображать изображение
            previewCanvas.showImage(convert);

        }
        log.info("Конец вывода");
        if (null!= previewCanvas) {
            previewCanvas.dispose();
        }
        if (null!=grabber) {
            try {
                grabber.close();
            } catch (Exception exception) {
                log.error("close grabber error", exception);
            }
        }
    }

}

https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades