Python 空白视频窗口问题，无限拍照问题，程序每次仅运行一次'；它打开了

我在使用python程序时遇到了一些问题，该程序用于从视频中检测人脸，并在检测到人脸时拍照

ONE每当我单击“运行模块”时，它都会运行程序。但是如果我第一次尝试运行它，我会收到一条错误消息，它不会运行。要再次运行它，我必须关闭python程序并再次打开它。错误消息是：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Morgan\Documents\Image recognition\Face Detection\test.py", line 56, in <module>
runCam()
  File "C:\Users\Morgan\Documents\Image recognition\Face Detection\test.py", line 26, in runCam
if len(detect_faces(image))>=0:
  File "C:\Users\Morgan\Documents\Image recognition\Face Detection\test.py", line 36, in     detect_faces
detected = cv.HaarDetectObjects(image, cascade, storage, 1.1, 3, cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, (100,100))
error: Non-positive cols or rows

这就是添加的新功能：

import cv2
import cv2.cv as cv

camera_port = 0

ramp_frames = 1

def operateCamera():

camera = cv2.VideoCapture(camera_port)

def get_image():
     retval, im = camera.read()
     return im

for i in xrange(ramp_frames):
    temp = get_image()
    print("Taking image...")

    camera_capture = get_image()
    cv2.imwrite("c://Users/Morgan/Pictures/Logitech Webcam/color_image.jpeg", camera_capture)

def runCam():
while 1:
    if len(detect_faces(image))>=0:
        operateCamera()
    else:
        print("No faces detected!")

HAAR_CASCADE_PATH = "C:\\opencv\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml"
CAMERA_INDEX = 0

def detect_faces(image):
faces = []
detected = cv.HaarDetectObjects(image, cascade, storage, 1.1, 3, cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, (100,100))
if detected:
    for (x,y,w,h),n in detected:
        faces.append((x,y,w,h))
    return faces

if __name__ == "__main__":
cv.NamedWindow("Video", cv.CV_WINDOW_NORMAL)

capture = cv.CaptureFromCAM(CAMERA_INDEX)
storage = cv.CreateMemStorage()
cascade = cv.Load(HAAR_CASCADE_PATH)
faces = []

i = 0
c=-1
while(c==-1)
    image = cv.QueryFrame(capture)
    runCam()
    # Only run the Detection algorithm every 5 frames to improve performance
    if i%5==0:
        faces = detect_faces(image)

        for (x,y,w,h) in faces:
            cv.Rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), 255)

        cv.ShowImage("Video", image)
        i += 1
        c=cv.WaitKey(10)

三个因为我能够成功运行该程序一次，所以我知道它在检测到人脸时会拍照，不幸的是，它会继续拍照，并且在检测到第一张人脸后从不停止。我只想拍一张照片。有人知道如何解决这个问题吗

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总之，我知道这是一个很大的问题，但如果有人对如何修复程序有任何想法，那么程序只运行一次，然后需要重新启动问题、灰色视频馈送和/或仅拍摄一张照片问题，请让我知道！谢谢（如果我的缩进看起来有点可笑，也很抱歉……）

您的代码非常非常混乱。我正在尽力解析它，但您有很多问题

ONE和TWO我认为发生错误是因为您试图打开同一个摄像头两次。用格式很难说。灰色的框架肯定是由于打开相机两次；当您尝试打开不存在的相机时，会出现相同的灰色帧

第二个代码示例中有一些输入错误，例如

while（c==-1）

没有冒号。你有很多缩进问题。我会避免使用cv绑定。如果可能，坚持使用cv2

THREE在

while（c==-1）

循环期间，每次调用

runCam（）

。它将保存每一帧视频

我修改了我正在玩的一个小型人脸检测程序的一小段代码。它使用

cv2.CascadeClassifier（）

而不是

cv.haardeticObjects（）

。也许对你有帮助。你需要弄清楚如何分辨一张脸和另一张脸

import cv2

cascade = "C:\\opencv\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml"

scaling_factor = 4
picture_taken = False
frame_name = "Face Tracking"

capture = cv2.VideoCapture(0)
cv2.namedWindow(frame_name)

classifier = cv2.CascadeClassifier(cascade)

while cv2.waitKey(1) == -1:
    success, frame = capture.read()

    downsized_frame_template = (frame.shape[1] / scaling_factor, frame.shape[0] / scaling_factor)
    downsized_frame = cv2.resize(frame, downsized_frame_template)
    possible_faces = classifier.detectMultiScale(downsized_frame)

    if len(possible_faces):
        if not picture_taken:
            cv2.imwrite("c:\\Users\\Morgan\\Pictures\\Logitech Webcam\\color_image.jpeg", camera_capture)
            picture_taken = True
        for face in possible_faces:
            x, y, w, h = [v * scaling_factor for v in face]
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255))

    cv2.imshow(frame_name, frame)

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欢迎来到SO。来，坐火车。这个问题太多了。你需要发布一个问题，（a）只问一个问题，（b）尽可能简洁。

import cv2

cascade = "C:\\opencv\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml"

scaling_factor = 4
picture_taken = False
frame_name = "Face Tracking"

capture = cv2.VideoCapture(0)
cv2.namedWindow(frame_name)

classifier = cv2.CascadeClassifier(cascade)

while cv2.waitKey(1) == -1:
    success, frame = capture.read()

    downsized_frame_template = (frame.shape[1] / scaling_factor, frame.shape[0] / scaling_factor)
    downsized_frame = cv2.resize(frame, downsized_frame_template)
    possible_faces = classifier.detectMultiScale(downsized_frame)

    if len(possible_faces):
        if not picture_taken:
            cv2.imwrite("c:\\Users\\Morgan\\Pictures\\Logitech Webcam\\color_image.jpeg", camera_capture)
            picture_taken = True
        for face in possible_faces:
            x, y, w, h = [v * scaling_factor for v in face]
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255))

    cv2.imshow(frame_name, frame)