python 人脸识别问题

今天做人脸识别遇到一个问题，就是不能退出摄像头：代码如下：

    def openCamera(self):
        cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
        if cap.isOpened():
            engine = pyttsx3.init()
            engine.say('开始识别')
            engine.runAndWait()
            self.rightLabel.show()
            cont = 0
            while cap.isOpened():
                retval, frame = cap.read()
                if not retval:
                    print('can not read frame')
                    break
                self.blinked_detect.detect(frame, name='Null', operation=2)

                frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

                qimg = QImage(frame.data, frame.shape[1], frame.shape[0], QImage.Format_RGB888)
                #                 图片显示到label
                self.rightLabel.setPixmap(QPixmap.fromImage(qimg))
                key = cv2.waitKey(7)
                print(key,"---------------")
                if key == 27:
                    break
        else:

【以下回答由 GPT 生成】

回答:

为了实现在Python中进行人脸识别并退出摄像头的功能，你需要对代码进行以下修改：

1. 在代码中添加一个变量running，用于判断是否退出循环。

running = True

1. 将while循环的条件修改为running。

while cap.isOpened() and running:

1. 在按下ESC键的条件判断中，将break修改为将running设置为False。

if key == 27:
    running = False

1. 在循环结束后，添加一行代码用于释放摄像头。

cap.release()

修改后的代码如下所示：

def openCamera(self):
    cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
    if cap.isOpened():
        engine = pyttsx3.init()
        engine.say('开始识别')
        engine.runAndWait()
        self.rightLabel.show()
        cont = 0
        running = True
        while cap.isOpened() and running:
            retval, frame = cap.read()
            if not retval:
                print('无法读取视频帧')
                break
            self.blinked_detect.detect(frame, name='Null', operation=2)

            frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

            qimg = QImage(frame.data, frame.shape[1], frame.shape[0], QImage.Format_RGB888)
            self.rightLabel.setPixmap(QPixmap.fromImage(qimg))
            key = cv2.waitKey(7)
            print(key, "---------------")
            if key == 27:
                running = False
    else:
        # 摄像头无法打开的处理代码
        pass

    cap.release()

这样修改之后，按下ESC键后，循环会结束，摄像头会被正确地释放，从而实现了退出摄像头的功能。

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• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：[Python从零到壹] 六十.图像识别及经典案例篇之基于阈值及边缘检测的图像分割
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• 除此之外, 这篇博客: 基于python的人脸识别中的 案例二：在识别的图片上面添加人脸识别：重点注意，需要添加模型 部分也许能够解决你的问题。