Python OpenCV（-215:断言失败）_函数'；CVT颜色

所以，基本上我正在用GoogleColab编写一个程序，它将使用python和opencv2通过网络摄像头检测人脸。 “我有Ubuntu 19.10，如果这有帮助的话”

此时，将出现一个断言错误

Traceback (most recent call last)
<ipython-input-94-ca2ba51b9064> in <module>()
      7   ret, frame = video_capture.read()
      8 
----> 9   gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

error: OpenCV(4.1.2) /io/opencv/modules/imgproc/src/color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cvtColor'

回溯（最近一次呼叫上次）
在（）
7 ret，frame=video\u capture.read（）
8.
---->9灰色=cv2.CVT颜色（边框，cv2.COLOR\u BGR2GRAY）
错误：OpenCV（4.1.2）/io/OpenCV/modules/imgproc/src/color.cpp:182:错误：（-215:断言失败）_函数“cvtColor”中的src.empty（）

当我运行此代码时，没有任何东西在使用网络摄像头_src.empty（）表示框架为空

当

cv2

无法从相机/文件/流中获取

frame

时，它不会显示错误，但会在

frame

中设置

None

，在

ret

中设置

False

，您必须检查其中一个值

if frame is not None: 
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # ... other code ...
else:
    print("empty frame")
    exit(1)

或

或

或

顺便说一句：如果帧：你不能使用更短的

，因为当它从相机获取图像时，
frame
会获取
numpy.array（）
，它会尝试分别检查每个单元格中的值，并显示警告，要求使用
.all（）
或
.any（）
-但
.all（）
或
.any（）
当
帧
为
无
时，可能会出现错误


顺便说一句：有时
cv2
在查找haarcascades文件时遇到问题。还有一个特殊变量，它带有指向文件夹的路径
.xml
-
cv2.data.haarcascades
，您可能需要

faceCascade = cv2.CascadeClassifier( os.path.join(cv2.data.haarcascades, "haarcascade_frontalface_default.xml") )

哦，上帝。。。我刚刚意识到我在Google Colab虚拟环境中工作，这就是为什么它无法连接到我的本地摄像头。
这意味着你有空的
帧。当
cv2
无法从相机/文件/流中获取帧时，它不会显示错误，但会在
ret
中设置
None
，如果ret不是None，则必须使用
跳过代码或退出程序。当我编写
时，如果ret不是None，则会出现相同的错误。所以
ret
不是
None
，然后我写了
如果frame是None:print（“None”）
，它给了我
None
，现在我很困惑。我的错误-它在
frame
中给出
None
，在
ret
中给出
False
，好的，所以，如果frame不是None:
或者如果ret:
，我应该涂抹什么。我换了密码作为回答。
if ret:  # if ret is True:
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # ... other code ...
else:
    print("empty frame")
    exit(1)

if not ret: 
    print("empty frame")
    exit(1)

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# ... other code ...

if frame is None: 
    print("empty frame")
    exit(1)

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# ... other code ...

faceCascade = cv2.CascadeClassifier( os.path.join(cv2.data.haarcascades, "haarcascade_frontalface_default.xml") )